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
iterrows（）返回元组（a，b），其中a是索引，b是行。
其他回答
有些库（例如我使用的Java互操作库）要求一次在一行中传递值，例如，如果是流数据。为了复制流式传输的特性，我将数据帧值逐一“流式传输”，我写了以下内容，这些内容不时会派上用场。
class DataFrameReader:
def __init__(self, df):
self._df = df
self._row = None
self._columns = df.columns.tolist()
self.reset()
self.row_index = 0
def __getattr__(self, key):
return self.__getitem__(key)
def read(self) -> bool:
self._row = next(self._iterator, None)
self.row_index += 1
return self._row is not None
def columns(self):
return self._columns
def reset(self) -> None:
self._iterator = self._df.itertuples()
def get_index(self):
return self._row[0]
def index(self):
return self._row[0]
def to_dict(self, columns: List[str] = None):
return self.row(columns=columns)
def tolist(self, cols) -> List[object]:
return [self.__getitem__(c) for c in cols]
def row(self, columns: List[str] = None) -> Dict[str, object]:
cols = set(self._columns if columns is None else columns)
return {c : self.__getitem__(c) for c in self._columns if c in cols}
def __getitem__(self, key) -> object:
# the df index of the row is at index 0
try:
if type(key) is list:
ix = [self._columns.index(key) + 1 for k in key]
else:
ix = self._columns.index(key) + 1
return self._row[ix]
except BaseException as e:
return None
def __next__(self) -> 'DataFrameReader':
if self.read():
return self
else:
raise StopIteration
def __iter__(self) -> 'DataFrameReader':
return self
可用于：
for row in DataFrameReader(df):
print(row.my_column_name)
print(row.to_dict())
print(row['my_column_name'])
print(row.tolist())
并保留正在迭代的行的值/名称映射。显然，它比上面提到的使用apply和Cython慢得多，但在某些情况下是必要的。
我们有多种选择来做同样的事情，很多人都分享了他们的答案。
我发现以下两种方法既简单又有效：
DataFrame.iterrows（）DataFrame.itertuples（）
例子：
import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print (df)
# With the iterrows method
for index, row in df.iterrows():
print(row["c1"], row["c2"])
# With the itertuples method
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
print(row.c1, row.c2)
注意：itertples（）应该比iterrows（）快
iterrows（）返回元组（a，b），其中a是索引，b是行。
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'])
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')
