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
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
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
要循环数据帧中的所有行，可以使用：
for x in range(len(date_example.index)):
print date_example['Date'].iloc[x]
在Pandas数据帧中有很多方法可以迭代行。一种非常简单直观的方法是：
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]})
print(df)
for i in range(df.shape[0]):
# For printing the second column
print(df.iloc[i, 1])
# For printing more than one columns
print(df.iloc[i, [0, 2]])
更新：cs95更新了他的答案，包括简单的numpy矢量化。你可以简单地参考他的答案。
cs95表明，Pandas矢量化在使用数据帧计算数据方面远远优于其他Pandas方法。
我想补充一点，如果您首先将数据帧转换为NumPy数组，然后使用矢量化，它甚至比Pandas数据帧矢量化更快（这包括将其转换回数据帧序列的时间）。
如果您将以下函数添加到cs95的基准代码中，这将变得非常明显：
def np_vectorization(df):
np_arr = df.to_numpy()
return pd.Series(np_arr[:,0] + np_arr[:,1], index=df.index)
def just_np_vectorization(df):
np_arr = df.to_numpy()
return np_arr[:,0] + np_arr[:,1]
使用df.iloc[]。例如，使用数据帧“rows_df”：
Or
要从特定行获取值，可以将数据帧转换为ndarray。
然后选择行和列值，如下所示：
