df.iterrowsとは

2024年6月8日2024年6月25日

通常のforループを使用してDataFrameを反復処理する場合、DataFrame全体が一度にメモリにロードされるわけではありません。forループを使用してDataFrameを反復処理するときには、DataFrameの行ごとに処理が行われます。DataFrameのiterrows()メソッドを使用すると、行ごとにインデックスとデータを反復処理することができます。

例えば：

python
import pandas as pd

# サンプルのDataFrameを作成
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# DataFrameをforループで反復処理
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['B'])

この場合、DataFrameの各行がループのたびに一度ずつメモリにロードされますが、一度にすべてのデータがロードされるわけではありません。

ただし、大規模なDataFrameを処理する場合や、メモリが制限されている場合には、データを効率的に処理するためにジェネレータを使用することが推奨されます。ジェネレータを使用すると、必要なときに必要なデータのみを取得して処理することができ、メモリの使用量を最小限に抑えることができます。