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。

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

在注意到Nick Crawford的答案后，我检查了iterrows，但发现它产生(index, Series)元组。不确定哪种方法最适合您，但我最终使用了itertuples方法来解决我的问题，该方法生成(index, row_value1…)元组。

还有iterkv，它遍历(column, series)元组。

最新版本的pandas现在包含了一个用于遍历行的内置函数。

for index, row in df.iterrows():

    # do some logic here

或者，如果你想要更快，可以使用itertuples()

但是，unutbu建议使用numpy函数来避免遍历行，这会产生最快的代码。

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。

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)