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
可能是最优雅的解决方案（但肯定不是最有效的）：
for row in df.values:
c2 = row[1]
print(row)
# ...
for c1, c2 in df.values:
# ...
注意：
文档明确建议改用.to_numpy（）在最坏的情况下，生成的NumPy数组将具有适合所有列的dtype对象首先有充分的理由不使用循环
尽管如此，我认为这个选项应该包含在这里，作为一个（人们应该认为）微不足道的问题的直接解决方案。
其他回答
首先考虑是否真的需要迭代DataFrame中的行。请参阅此答案以了解备选方案。
如果仍然需要迭代行，可以使用以下方法。请注意其他答案中未提及的一些重要注意事项。
DataFrame.iterrows（）对于索引，df.iterrows（）中的行：打印（行[“c1”]，行[“c2”]）DataFrame.itertuples（）对于df.itertuples中的行（索引=True，名称=“标准”）：打印（第c1行，第c2行）
itertples（）应该比iterrows（）快
但请注意，根据文件（熊猫目前为0.24.2）：
iterrows:dtype可能在行与行之间不匹配
因为iterrows为每一行返回一个Series，所以它不会跨行保留数据类型（数据帧的数据类型跨列保留）。为了在遍历行时保留数据类型，最好使用itertples（），它返回值的namedtuples，通常比iterrows（）快得多
iterrows：不修改行
您不应该修改正在迭代的内容。这并不能保证在所有情况下都有效。根据数据类型的不同，迭代器返回的是副本而不是视图，写入它不会产生任何影响。
请改用DataFrame.apply（）：
new_df = df.apply(lambda x: x * 2, axis = 1)
迭代：
如果列名是无效的Python标识符、重复或以下划线开头，则将重命名为位置名。对于大量列（>255），将返回常规元组。
有关详细信息，请参阅panda迭代文档。
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。
简言之
如果可能，使用矢量化如果操作无法矢量化，请使用列表综合如果需要一个表示整个行的对象，请使用itert元组如果以上步骤太慢，请尝试快速应用如果速度仍然太慢，试试赛马拉松的套路
基准
更新：cs95更新了他的答案，包括简单的numpy矢量化。你可以简单地参考他的答案。
cs95表明，Pandas矢量化在使用数据帧计算数据方面远远优于其他Pandas方法。
我想补充一点，如果您首先将数据帧转换为NumPy数组，然后使用矢量化，它甚至比Pandas数据帧矢量化更快（这包括将其转换回数据帧序列的时间）。
如果您将以下函数添加到cs95的基准代码中，这将变得非常明显：
def np_vectorization(df):
np_arr = df.to_numpy()
return pd.Series(np_arr[:,0] + np_arr[:,1], index=df.index)
def just_np_vectorization(df):
np_arr = df.to_numpy()
return np_arr[:,0] + np_arr[:,1]
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]
