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
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
其他回答
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]
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
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。
iterrows（）返回元组（a，b），其中a是索引，b是行。
for ind in df.index:
print df['c1'][ind], df['c2'][ind]
