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)

虽然iterrows（）是一个很好的选项，但有时itertples（）会快得多：

df = pd.DataFrame({'a': randn(1000), 'b': randn(1000),'N': randint(100, 1000, (1000)), 'x': 'x'})

%timeit [row.a * 2 for idx, row in df.iterrows()]
# => 10 loops, best of 3: 50.3 ms per loop

%timeit [row[1] * 2 for row in df.itertuples()]
# => 1000 loops, best of 3: 541 µs per loop

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。

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。

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。