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

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

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。

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)

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]])

有时,有用的模式是:

# Borrowing @KutalmisB df example
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]}, index=['a', 'b'])
# The to_dict call results in a list of dicts
# where each row_dict is a dictionary with k:v pairs of columns:value for that row
for row_dict in df.to_dict(orient='records'):
    print(row_dict)

结果是:

{'col1':1.0, 'col2':0.1}
{'col1':2.0, 'col2':0.2}