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
可以按如下方式使用df.iloc函数：
for i in range(0, len(df)):
print(df.iloc[i]['c1'], df.iloc[i]['c2'])
其他回答
可能是最优雅的解决方案（但肯定不是最有效的）：
for row in df.values:
c2 = row[1]
print(row)
# ...
for c1, c2 in df.values:
# ...
注意：
文档明确建议改用.to_numpy（）在最坏的情况下，生成的NumPy数组将具有适合所有列的dtype对象首先有充分的理由不使用循环
尽管如此，我认为这个选项应该包含在这里，作为一个（人们应该认为）微不足道的问题的直接解决方案。
可以按如下方式使用df.iloc函数：
for i in range(0, len(df)):
print(df.iloc[i]['c1'], df.iloc[i]['c2'])
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。
在Pandas数据帧中有很多方法可以迭代行。一种非常简单直观的方法是：
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]})
print(df)
for i in range(df.shape[0]):
# For printing the second column
print(df.iloc[i, 1])
# For printing more than one columns
print(df.iloc[i, [0, 2]])
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
