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

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。

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]])

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

有一种方法可以在返回DataFrame而不是Series时迭代抛出行。我没有看到任何人提到可以将索引作为列表传递给要作为DataFrame返回的行:

for i in range(len(df)):
    row = df.iloc[[i]]

注意双括号的用法。这将返回具有单行的DataFrame。

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。