我有一个熊猫数据帧，df：
c1 c2
0 10 100
1 11 110
2 12 120
如何迭代此数据帧的行？对于每一行，我希望能够通过列的名称访问其元素（单元格中的值）。例如：
for row in df.rows:
print(row['c1'], row['c2'])
我发现了一个类似的问题，建议使用以下任一项：
for date, row in df.T.iteritems():
for row in df.iterrows():
但我不知道row对象是什么，以及如何使用它。
当前回答
对于查看和修改值，我将使用iterrows（）。在for循环中，通过使用元组解包（参见示例：i，row），我使用行仅查看值，并在需要修改值时使用i和loc方法。正如前面的回答所述，这里您不应该修改正在迭代的内容。
for i, row in df.iterrows():
df_column_A = df.loc[i, 'A']
if df_column_A == 'Old_Value':
df_column_A = 'New_value'
在这里，循环中的行是该行的副本，而不是它的视图。因此，您不应该编写类似于行['a']='New_Value'的内容，它不会修改DataFrame。但是，您可以使用i和loc并指定DataFrame来完成这项工作。
其他回答
您还可以使用df.apply（）来迭代行并访问函数的多个列。
docs:DataFrame.apply（）
def valuation_formula(x, y):
return x * y * 0.5
df['price'] = df.apply(lambda row: valuation_formula(row['x'], row['y']), axis=1)
免责声明：尽管这里有很多答案建议不要使用迭代（循环）方法（我基本同意），但我仍然认为这是一种适用于以下情况的合理方法：
使用API中的数据扩展数据帧
假设您有一个包含不完整用户数据的大型数据帧。现在，您必须使用其他列来扩展此数据，例如，用户的年龄和性别。
这两个值都必须从后端API获取。我假设API不提供“批处理”端点（一次接受多个用户ID）。否则，您应该只调用一次API。
网络请求的成本（等待时间）远远超过了数据帧的迭代。我们讨论的是数百毫秒的网络往返时间，相比之下，使用迭代的替代方法可以忽略不计的小增益。
每行一个昂贵的网络请求
所以在这种情况下，我绝对倾向于使用迭代方法。尽管网络请求很昂贵，但可以保证对数据帧中的每一行只触发一次。以下是使用DataFrame.iterrows的示例：
实例
for index, row in users_df.iterrows():
user_id = row['user_id']
# Trigger expensive network request once for each row
response_dict = backend_api.get(f'/api/user-data/{user_id}')
# Extend dataframe with multiple data from response
users_df.at[index, 'age'] = response_dict.get('age')
users_df.at[index, 'gender'] = response_dict.get('gender')
有时，有用的模式是：
# Borrowing @KutalmisB df example
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]}, index=['a', 'b'])
# The to_dict call results in a list of dicts
# where each row_dict is a dictionary with k:v pairs of columns:value for that row
for row_dict in df.to_dict(orient='records'):
print(row_dict)
结果是：
{'col1':1.0, 'col2':0.1}
{'col1':2.0, 'col2':0.2}
最简单的方法是使用apply函数
def print_row(row):
print row['c1'], row['c2']
df.apply(lambda row: print_row(row), axis=1)
简言之
如果可能，使用矢量化如果操作无法矢量化，请使用列表综合如果需要一个表示整个行的对象，请使用itert元组如果以上步骤太慢，请尝试快速应用如果速度仍然太慢，试试赛马拉松的套路
基准
