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
本例使用iloc隔离数据帧中的每个数字。
import pandas as pd
a = [1, 2, 3, 4]
b = [5, 6, 7, 8]
mjr = pd.DataFrame({'a':a, 'b':b})
size = mjr.shape
for i in range(size[0]):
for j in range(size[1]):
print(mjr.iloc[i, j])
其他回答
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)
for ind in df.index:
print df['c1'][ind], df['c2'][ind]
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
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)
DataFrame.iterrows是一个生成索引和行（作为一个系列）的生成器：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})
df = df.reset_index() # make sure indexes pair with number of rows
for index, row in df.iterrows():
print(row['c1'], row['c2'])
10 100
11 110
12 120
