Sure! Here are code examples for each of the different iteration methods in Pandas:

Vectorized Operations:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df['col3'] = df['col1'] + df['col2']
print(df)
Cython routines:
Cython routines are functions written in Cython language, which is a superset of Python. You can write the most performance critical parts of your code in Cython and still call the Cython functions from Python code.
Here's an example of using Cython to add two columns:

import pandas as pd
import numpy as np
from cython import boundscheck, wraparound

@boundscheck(False)
@wraparound(False)
def cy_add_columns(double[:, :] df):
    cdef int n = df.shape[0]
    cdef int m = df.shape[1]
    cdef double[:, :] res = np.empty((n, m + 1), dtype=np.double)
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            res[i, j] = df[i, j]
        res[i, m] = df[i, 0] + df[i, 1]
    return res

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
np_array = df.values
new_col = cy_add_columns(np_array)
df = pd.DataFrame(new_col, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print(df)


List Comprehensions:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df['col3'] = [x + y for x, y in zip(df['col1'], df['col2'])]
print(df)


DataFrame.apply():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df['col3'] = df.apply(lambda row: row['col1'] + row['col2'], axis=1)
print(df)


DataFrame.itertuples():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
for row in df.itertuples():
    df.at[row.Index, 'col3'] = row.col1 + row.col2
print(df)


DataFrame.iterrows():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
for index, row

Vectorization:

df['col3'] = df['col1'] + df['col2']


Cython routines: Not applicable, as this depends on the specific routine you want to use.

List Comprehensions:

df['col3'] = [x + y for x, y in zip(df['col1'], df['col2'])]


DataFrame.apply():

def add_cols(row):
    return row['col1'] + row['col2']
df['col3'] = df.apply(add_cols, axis=1)


DataFrame.itertuples():

col3 = []
for row in df.itertuples():
    col3.append(row.col1 + row.col2)
df['col3'] = col3


DataFrame.iterrows():

col3 = []
for index, row in df.iterrows():
    col3.append(row['col1'] + row['col2'])
df['
แน่นอน! ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ดสำหรับวิธีการวนซ้ำแต่ละวิธีใน Pandas: Vectorized Operations: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6 ]}) df['col3'] = df['col1'] + df['col2'] print(df) รูทีน Cython: รูทีน Cython เป็นฟังก์ชันที่เขียนด้วยภาษา Cython ซึ่งเป็นส่วนเสริมของ Python คุณสามารถเขียนส่วนที่สำคัญที่สุดของโค้ดของคุณใน Cython และยังคงเรียกใช้ฟังก์ชัน Cython จากโค้ด Python ได้ นี่คือตัวอย่างของการใช้ Cython เพื่อเพิ่มสองคอลัมน์: import pandas as pd import numpy as np from cython import boundscheck, wraparound @boundscheck(False) @wraparound(False) def cy_add_columns(double[:, :] df): cdef int n = df.shape[0] cdef int m = df.shape[1] cdef double[:, :] res = np.empty((n, m + 1), dtype=np.double) สำหรับ i อยู่ในช่วง (n ): สำหรับ j อยู่ในช่วง (m): res[i, j] = df[i, j] res[i, m] = df[i, 0] + df[i, 1] ส่งคืน res df = pd.DataFrame ({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) np_array = df.values new_col = cy_add_columns(np_array) df = pd.DataFrame(new_col, columns=[' col1', 'col2', 'col3']) print(df) ความเข้าใจรายการ: นำเข้าแพนด้าเป็น pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5 , 6]}) df['col3'] = [x + y สำหรับ x, y ใน zip(df['col1'], df['col2'])] print(df) DataFrame.apply(): นำเข้าแพนด้า as pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) df['col3'] = df.apply(แถวแลมบ์ดา: แถว[ 'col1'] + row['col2'], axis=1) print(df) DataFrame.itertuples(): นำเข้าแพนด้าเป็น pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], ' col2': [4, 5, 6]}) สำหรับแถวใน df.itertuples(): df.at[row.Index, 'col3'] = row.col1 + row.col2 print(df) DataFrame.iterrows() : นำเข้าแพนด้าเป็น pd df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) สำหรับดัชนี แถว Vectorization: df['col3'] = df['col1'] + df['col2'] รูทีน Cython: ไม่เกี่ยวข้อง เนื่องจากขึ้นอยู่กับรูทีนเฉพาะที่คุณต้องการใช้ ความเข้าใจรายการ: df['col3'] = [x + y สำหรับ x, y ใน zip(df['col1'], df['col2'])] DataFrame.apply(): def add_cols(row): return row ['col1'] + row['col2'] df['col3'] = df.apply(add_cols, axis=1) DataFrame.itertuples(): col3 = [] สำหรับแถวใน df.itertuples(): col3 ผนวก(row.col1 + row.col2) df['col3'] = col3 DataFrame.iterrows(): col3 = [] สำหรับดัชนี แถวใน df.iterrows(): col3.append(row['col1'] + แถว['col2']) df['
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence