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python-3.x - 如何操作通过 itertuples 生成的命名元组专门删除一个元素并从剩余元素中生成一个字典？

问题描述

最好用一个例子来扩展这个问题：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),columns=list('ABCD'))

def func(A,B,C):
    
    return A + B + C

for index,kwargs in df.iterrows():
    
    kwargs.pop('D')
    result = func(**kwargs)

这里的具体目标是复制上面的示例，但为了提高效率，部署 itertuples 而不是 iterrows。但是，当切换到 itertuples 时，我不确定如何操作 pandas.core.frame.Pandas 对象，即以类似方式为每一行生成的 pandas 命名元组，以实现与操作 pandas 相同的目标。 iterrows 函数生成的 core.series.Series 对象。

这是想法：

for kwargs in df.itertuples():
    
    kwargs.pop('D')
    result = func(**kwargs)

当然，for 循环中的任何一行都不起作用，因为新的迭代方法产生了不同的对象。如何直接重写（我还没有找到等效的方法）或间接地实现相同的结果，而不放弃预期的效率增益。

谢谢。

标签： python-3.xpandasdictionarytuplesiteration

解决方案

为什么不将 namedtuple 转换为 dict？

wanted = [c for c in df.columns if c != 'D']
for row in df.loc[:, wanted].itertuples():
    result = func(**row._asdict())

您还可以将数据框转换为 dict 列表

wanted = [c for c in df.columns if c != 'D']
for kwargs in df.loc[:, wanted].to_dict('records'):
    result = func(**kwargs)

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