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
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)
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])
您应该使用df.iterrows（）。虽然逐行迭代不是特别有效，因为必须创建Series对象。
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
有时循环确实比矢量化代码更好
正如这里的许多答案正确指出的那样，Pandas中的默认计划应该是编写矢量化代码（带有隐式循环），而不是自己尝试显式循环。但问题仍然是你是否应该在Pandas中编写循环，如果是的话，在这些情况下最好的循环方式是什么。
我认为，至少有一种情况下循环是合适的：当您需要以某种复杂的方式计算依赖于其他行中的值的函数时。在这种情况下，循环代码通常比矢量化代码更简单、更可读、更不易出错。
循环代码甚至可能更快，正如您将在下面看到的那样，所以在速度至关重要的情况下，循环可能是有意义的。但实际上，这些只是一些情况的子集，您可能应该首先使用numpy/numa（而不是Pandas），因为优化的numpy/noma几乎总是比Pandas更快。
让我们用一个例子来说明这一点。假设您希望获取一列的累积和，但每当其他列等于零时，将其重置：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame( { 'x':[1,2,3,4,5,6], 'y':[1,1,1,0,1,1] } )
# x y desired_result
#0 1 1 1
#1 2 1 3
#2 3 1 6
#3 4 0 4
#4 5 1 9
#5 6 1 15
这是一个很好的例子，你当然可以写一行Pandas来实现这一点，尽管它不是特别可读，特别是如果你还没有对Pandas有足够的经验：
df.groupby( (df.y==0).cumsum() )['x'].cumsum()
对于大多数情况来说，这将足够快，尽管您也可以通过避免groupby来编写更快的代码，但它可能更不可读。
或者，如果我们把它写成一个循环呢？您可以使用NumPy执行以下操作：
import numba as nb
@nb.jit(nopython=True) # Optional
def custom_sum(x,y):
x_sum = x.copy()
for i in range(1,len(df)):
if y[i] > 0: x_sum[i] = x_sum[i-1] + x[i]
return x_sum
df['desired_result'] = custom_sum( df.x.to_numpy(), df.y.to_numpy() )
诚然，将DataFrame列转换为NumPy数组需要一些开销，但核心代码只有一行代码，即使您对Pandas或NumPy一无所知，也可以阅读：
if y[i] > 0: x_sum[i] = x_sum[i-1] + x[i]
这段代码实际上比矢量化代码更快。在一些具有100000行的快速测试中，上述方法比groupby方法快大约10倍。注意，速度的一个关键是numba，这是可选的。如果没有“@nb.jit”行，循环代码实际上比groupby方法慢大约10倍。
显然，这个示例非常简单，您可能更喜欢一行panda，而不是编写一个带有相关开销的循环。然而，对于这个问题，有更复杂的版本，NumPy/numa循环方法的可读性或速度可能是有意义的。
