就像之前提到的，pandas对象在一次处理整个数组时是最有效的。然而，对于那些真正需要通过pandas DataFrame循环来执行某些事情的人，比如我，我发现至少有三种方法可以做到这一点。我做了一个简短的测试，看看三种方法中哪一种最省时。

t = pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
B = []
C = []
A = time.time()
for i,r in t.iterrows():
    C.append((r['a'], r['b']))
B.append(time.time()-A)

C = []
A = time.time()
for ir in t.itertuples():
    C.append((ir[1], ir[2]))    
B.append(time.time()-A)

C = []
A = time.time()
for r in zip(t['a'], t['b']):
    C.append((r[0], r[1]))
B.append(time.time()-A)

print B

结果:

[0.5639059543609619, 0.017839908599853516, 0.005645036697387695]

这可能不是衡量时间消耗的最佳方法，但对我来说很快。

以下是我个人认为的一些优点和缺点:

.iterrows():在单独的变量中返回索引和行项，但速度明显较慢 .itertuples():比.iterrows()快，但返回索引和行项，ir[0]是索引 Zip:最快，但不能访问行的索引

编辑2020/11/10

为了它的价值，这里是一个更新的基准测试与其他一些替代方案(性能与MacBookPro 2,4 GHz英特尔酷睿i9 8核32 Go 2667 MHz DDR4)

import sys
import tqdm
import time
import pandas as pd

B = []
t = pd.DataFrame({'a': range(0, 10000), 'b': range(10000, 20000)})
for _ in tqdm.tqdm(range(10)):
    C = []
    A = time.time()
    for i,r in t.iterrows():
        C.append((r['a'], r['b']))
    B.append({"method": "iterrows", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for ir in t.itertuples():
        C.append((ir[1], ir[2]))
    B.append({"method": "itertuples", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for r in zip(t['a'], t['b']):
        C.append((r[0], r[1]))
    B.append({"method": "zip", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for r in zip(*t.to_dict("list").values()):
        C.append((r[0], r[1]))
    B.append({"method": "zip + to_dict('list')", "time": time.time()-A})

    C = []
    A = time.time()
    for r in t.to_dict("records"):
        C.append((r["a"], r["b"]))
    B.append({"method": "to_dict('records')", "time": time.time()-A})

    A = time.time()
    t.agg(tuple, axis=1).tolist()
    B.append({"method": "agg", "time": time.time()-A})

    A = time.time()
    t.apply(tuple, axis=1).tolist()
    B.append({"method": "apply", "time": time.time()-A})

print(f'Python {sys.version} on {sys.platform}')
print(f"Pandas version {pd.__version__}")
print(
    pd.DataFrame(B).groupby("method").agg(["mean", "std"]).xs("time", axis=1).sort_values("mean")
)

## Output

Python 3.7.9 (default, Oct 13 2020, 10:58:24) 
[Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.2)] on darwin
Pandas version 1.1.4
                           mean       std
method                                   
zip + to_dict('list')  0.002353  0.000168
zip                    0.003381  0.000250
itertuples             0.007659  0.000728
to_dict('records')     0.025838  0.001458
agg                    0.066391  0.007044
apply                  0.067753  0.006997
iterrows               0.647215  0.019600

作为一个小的补充，如果你有一个复杂的函数，你可以应用到一个单列:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.apply.html

df[b] = df[a].apply(lambda col: do stuff with col here)

Pandas基于NumPy数组。 提高NumPy数组速度的关键是一次对整个数组执行操作，而不是逐行或逐项执行。

例如，如果close是一个一维数组，你想要逐日变化的百分比，

pct_change = close[1:]/close[:-1]

这将计算整个百分比变化数组作为一个语句，而不是

pct_change = []
for row in close:
    pct_change.append(...)

所以尽量避免Python循环i, row in enumerate(…)，和 考虑如何在整个数组(或数据帧)上执行运算，而不是逐行。

另一个建议是将groupby与向量化计算结合起来，如果行的子集共享允许这样做的特征。

正如@joris指出的那样，iterrows比itertuples慢得多，itertuples比iterrows快大约100倍，我在一个有500万条记录的DataFrame中测试了这两种方法的速度，结果是iterrows的速度为1200it/s，而itertuples的速度为120000it/s。

如果使用itertuple，请注意for循环中的每个元素都是namedtuple，因此要获得每个列中的值，可以参考下面的示例代码

>>> df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]},
                      index=['a', 'b'])
>>> df
   col1  col2
a     1   0.1
b     2   0.2
>>> for row in df.itertuples():
...     print(row.col1, row.col2)
...
1, 0.1
2, 0.2

当然，遍历数据帧的最快方法是通过df访问底层numpy ndarray。值(如您所做的那样)或通过分别访问每一列df.column_name.values。因为你也想访问索引，你可以使用df.index.values。

index = df.index.values
column_of_interest1 = df.column_name1.values
...
column_of_interestk = df.column_namek.values

for i in range(df.shape[0]):
   index_value = index[i]
   ...
   column_value_k = column_of_interest_k[i]

不是神谕的吗?当然。但很快。

如果你想从循环中挤出更多的果汁，你会想看看cython。Cython将让你获得巨大的加速(想想10 -100倍)。检查cython的内存视图以获得最大性能。