まれにループ処理に迷うので、メモしておきます。
高速で処理する方法が紹介されたページはたくさんありますが、ここでは最もベタなループ処理方法のメモになります。
pandasでループ処理する場合の前提
pandasは、高速なデータ処理を可能にするライブラリですが、通常のPythonのループ処理と比較すると、それほど高速ではありません。
しかし、pandasの機能を活用して、より高速で効率的なループ処理を行うことができます。
以下は例です。
ループ処理の基本的な例
例えば、以下のようなDataFrameがあるとします。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(1, 10, 1000), 'B': np.random.randint(1, 10, 1000), 'C': np.random.randint(1, 10, 1000)})
このDataFrameに対して、以下のようにforループを使って各行を処理することができます。
for i in range(len(df)):
row = df.iloc[i]
# 行を処理するコード
applyについて
pandasには、各行をループ処理する代わりに、applyメソッドを使って各行を一度に処理することができる方法があります。
applyメソッドは、DataFrameの各行（または列）に対して、指定された関数を適用することができます。以下は、上記の例をapplyメソッドを使って書き換えたものです。
def process_row(row):
# 行を処理するコード
df.apply(process_row, axis=1)
ここで、process_row関数は、各行を処理するための関数で、applyメソッドの引数に渡されます。axis=1は、各行に対して適用することを示しています。
まとめ
applyメソッドを使うことで、各行をループ処理するよりも高速で効率的に処理を行うことができます。
また、pandasには、mapメソッドやapplymapメソッドなど、さまざまな高速な処理方法が用意されていますので、必要に応じて適切な方法を使って処理を実行することをおすすめします。
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