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
DataFrame.iterrows是一个生成索引和行（作为一个系列）的生成器：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})
df = df.reset_index() # make sure indexes pair with number of rows
for index, row in df.iterrows():
print(row['c1'], row['c2'])
10 100
11 110
12 120
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]
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。
可以按如下方式使用df.iloc函数：
for i in range(0, len(df)):
print(df.iloc[i]['c1'], df.iloc[i]['c2'])
iterrows（）返回元组（a，b），其中a是索引，b是行。
