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
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
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
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])
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')
首先考虑是否真的需要迭代DataFrame中的行。请参阅此答案以了解备选方案。
如果仍然需要迭代行，可以使用以下方法。请注意其他答案中未提及的一些重要注意事项。
DataFrame.iterrows（）对于索引，df.iterrows（）中的行：打印（行[“c1”]，行[“c2”]）DataFrame.itertuples（）对于df.itertuples中的行（索引=True，名称=“标准”）：打印（第c1行，第c2行）
itertples（）应该比iterrows（）快
但请注意，根据文件（熊猫目前为0.24.2）：
iterrows:dtype可能在行与行之间不匹配
因为iterrows为每一行返回一个Series，所以它不会跨行保留数据类型（数据帧的数据类型跨列保留）。为了在遍历行时保留数据类型，最好使用itertples（），它返回值的namedtuples，通常比iterrows（）快得多
iterrows：不修改行
您不应该修改正在迭代的内容。这并不能保证在所有情况下都有效。根据数据类型的不同，迭代器返回的是副本而不是视图，写入它不会产生任何影响。
请改用DataFrame.apply（）：
new_df = df.apply(lambda x: x * 2, axis = 1)
迭代：
如果列名是无效的Python标识符、重复或以下划线开头，则将重命名为位置名。对于大量列（>255），将返回常规元组。
有关详细信息，请参阅panda迭代文档。
