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
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)
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}
我正在寻找如何迭代行和列，并在这里结束：
for i, row in df.iterrows():
for j, column in row.iteritems():
print(column)
为了循环数据帧中的所有行并方便地使用每行的值，可以将命名元组转换为ndarray。例如：
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.1, 0.2]}, index=['a', 'b'])
在行上循环：
for row in df.itertuples(index=False, name='Pandas'):
print np.asarray(row)
结果是：
[ 1. 0.1]
[ 2. 0.2]
请注意，如果index=True，则将索引添加为元组的第一个元素，这对于某些应用程序来说可能是不可取的。
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
