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

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。

其他回答

要循环数据帧中的所有行,可以使用:

for x in range(len(date_example.index)):
    print date_example['Date'].iloc[x]

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')

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。

 for ind in df.index:
     print df['c1'][ind], df['c2'][ind]