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
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
其他回答
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])
如何高效迭代
如果您真的需要迭代Pandas数据帧，您可能希望避免使用iterrows（）。有不同的方法，通常的iterrows（）远远不是最好的。itertples（）可以快100倍。
简而言之：
作为一般规则，使用df.itertuples（name=None）。特别是当列数固定且少于255列时。见第（3）点否则，请使用df.itertuples（），除非您的列包含空格或“-”等特殊字符。见第（2）点使用上一个示例，即使数据帧中有奇怪的列，也可以使用itertples（）。见第（4）点如果无法使用前面的解决方案，请仅使用iterrows（）。见第（1）点
对Pandas数据帧中的行进行迭代的不同方法：
生成具有百万行和4列的随机数据帧：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(1000000, 4)), columns=list('ABCD'))
print(df)
1） 通常的iterrows（）很方便，但速度很慢：
start_time = time.clock()
result = 0
for _, row in df.iterrows():
result += max(row['B'], row['C'])
total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("1. Iterrows done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))
2） 默认的itertples（）已经快得多，但它不适用于列名称，例如My Col Name is very Strange（我的列名称非常奇怪）（如果列重复或列名称不能简单地转换为Python变量名称，则应避免使用此方法）
start_time = time.clock()
result = 0
for row in df.itertuples(index=False):
result += max(row.B, row.C)
total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("2. Named Itertuples done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))
3） 使用name=None的默认itertples（）甚至更快，但并不方便，因为您必须为每列定义一个变量。
start_time = time.clock()
result = 0
for(_, col1, col2, col3, col4) in df.itertuples(name=None):
result += max(col2, col3)
total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("3. Itertuples done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))
4） 最后，命名的itertples（）比上一点慢，但您不必为每列定义变量，它可以处理列名称，例如My Col Name is very Strange。
start_time = time.clock()
result = 0
for row in df.itertuples(index=False):
result += max(row[df.columns.get_loc('B')], row[df.columns.get_loc('C')])
total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("4. Polyvalent Itertuples working even with special characters in the column name done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))
输出：
A B C D
0 41 63 42 23
1 54 9 24 65
2 15 34 10 9
3 39 94 82 97
4 4 88 79 54
... .. .. .. ..
999995 48 27 4 25
999996 16 51 34 28
999997 1 39 61 14
999998 66 51 27 70
999999 51 53 47 99
[1000000 rows x 4 columns]
1. Iterrows done in 104.96 seconds, result = 66151519
2. Named Itertuples done in 1.26 seconds, result = 66151519
3. Itertuples done in 0.94 seconds, result = 66151519
4. Polyvalent Itertuples working even with special characters in the column name done in 2.94 seconds, result = 66151519
本文是iterrows和itertules之间的一个非常有趣的比较
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
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')
您还可以使用df.apply（）来迭代行并访问函数的多个列。
docs:DataFrame.apply（）
def valuation_formula(x, y):
return x * y * 0.5
df['price'] = df.apply(lambda row: valuation_formula(row['x'], row['y']), axis=1)
