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
首先考虑是否真的需要迭代DataFrame中的行。请参阅此答案以了解备选方案。
如果仍然需要迭代行，可以使用以下方法。请注意其他答案中未提及的一些重要注意事项。
DataFrame.iterrows（）对于索引，df.iterrows（）中的行：打印（行[“c1”]，行[“c2”]）DataFrame.itertuples（）对于df.itertuples中的行（索引=True，名称=“标准”）：打印（第c1行，第c2行）
itertples（）应该比iterrows（）快
但请注意，根据文件（熊猫目前为0.24.2）：
iterrows:dtype可能在行与行之间不匹配
因为iterrows为每一行返回一个Series，所以它不会跨行保留数据类型（数据帧的数据类型跨列保留）。为了在遍历行时保留数据类型，最好使用itertples（），它返回值的namedtuples，通常比iterrows（）快得多
iterrows：不修改行
您不应该修改正在迭代的内容。这并不能保证在所有情况下都有效。根据数据类型的不同，迭代器返回的是副本而不是视图，写入它不会产生任何影响。
请改用DataFrame.apply（）：
new_df = df.apply(lambda x: x * 2, axis = 1)
迭代：
如果列名是无效的Python标识符、重复或以下划线开头，则将重命名为位置名。对于大量列（>255），将返回常规元组。
有关详细信息，请参阅panda迭代文档。
其他回答
您还可以进行NumPy索引，以实现更高的速度。它不是真正的迭代，但对某些应用程序来说，它比迭代好得多。
subset = row['c1'][0:5]
all = row['c1'][:]
您可能还希望将其强制转换为数组。这些索引/选择本来应该像NumPy数组一样，但我遇到了一些问题，需要转换
np.asarray(all)
imgs[:] = cv2.resize(imgs[:], (224,224) ) # Resize every image in an hdf5 file
正如公认的答案所述，在行上应用函数的最快方法是使用矢量化函数，即所谓的NumPy-ufuncs（通用函数）。
但是，当您要应用的函数尚未在NumPy中实现时，应该怎么做？
好吧，使用numba的矢量化装饰器，您可以轻松地直接在Python中创建ufunc，如下所示：
from numba import vectorize, float64
@vectorize([float64(float64)])
def f(x):
#x is your line, do something with it, and return a float
此函数的文档如下：创建NumPy通用函数
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}
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'])
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
