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)

你有三个选择:

按索引(最简单):

>>> for index in df.index:
...     print ("df[" + str(index) + "]['B']=" + str(df['B'][index]))

使用iterrows(最常用):

>>> for index, row in df.iterrows():
...     print ("df[" + str(index) + "]['B']=" + str(row['B']))

使用itertuples(最快):

>>> for row in df.itertuples():
...     print ("df[" + str(row.Index) + "]['B']=" + str(row.B))

有三个选项显示如下内容:

df[0]['B']=125
df[1]['B']=415
df[2]['B']=23
df[3]['B']=456
df[4]['B']=189
df[5]['B']=456
df[6]['B']=12

来源:alphons.io

看最后一个

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(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
for ir in t.itertuples():
    C.append((ir[1], ir[2]))    
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
for r in zip(t['a'], t['b']):
    C.append((r[0], r[1]))
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
for r in range(len(t)):
    C.append((t.loc[r, 'a'], t.loc[r, 'b']))
B.append(round(time.time()-A,5))

C = []
A = time.time()
[C.append((x,y)) for x,y in zip(t['a'], t['b'])]
B.append(round(time.time()-A,5))
B

0.46424
0.00505
0.00245
0.09879
0.00209

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。

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。