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
您可以编写自己的迭代器来实现namedtuple
from collections import namedtuple
def myiter(d, cols=None):
if cols is None:
v = d.values.tolist()
cols = d.columns.values.tolist()
else:
j = [d.columns.get_loc(c) for c in cols]
v = d.values[:, j].tolist()
n = namedtuple('MyTuple', cols)
for line in iter(v):
yield n(*line)
这与pd.DataFrame.itertuples直接相当。我的目标是以更高的效率执行相同的任务。
对于具有我的函数的给定数据帧：
list(myiter(df))
[MyTuple(c1=10, c2=100), MyTuple(c1=11, c2=110), MyTuple(c1=12, c2=120)]
或使用pd.DataFrame.itertuples：
list(df.itertuples(index=False))
[Pandas(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120)]
全面测试我们测试使所有列可用并对列进行子设置。
def iterfullA(d):
return list(myiter(d))
def iterfullB(d):
return list(d.itertuples(index=False))
def itersubA(d):
return list(myiter(d, ['col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']))
def itersubB(d):
return list(d[['col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7']].itertuples(index=False))
res = pd.DataFrame(
index=[10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000, 30000],
columns='iterfullA iterfullB itersubA itersubB'.split(),
dtype=float
)
for i in res.index:
d = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(i, 10))).add_prefix('col')
for j in res.columns:
stmt = '{}(d)'.format(j)
setp = 'from __main__ import d, {}'.format(j)
res.at[i, j] = timeit(stmt, setp, number=100)
res.groupby(res.columns.str[4:-1], axis=1).plot(loglog=True);
其他回答
我正在寻找如何迭代行和列，并在这里结束：
for i, row in df.iterrows():
for j, column in row.iteritems():
print(column)
for ind in df.index:
print df['c1'][ind], df['c2'][ind]
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)
有一种方法可以在返回DataFrame而不是Series时迭代抛出行。我没有看到任何人提到可以将索引作为列表传递给要作为DataFrame返回的行：
for i in range(len(df)):
row = df.iloc[[i]]
注意双括号的用法。这将返回具有单行的DataFrame。
