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
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。
其他回答
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]])
对于查看和修改值，我将使用iterrows（）。在for循环中，通过使用元组解包（参见示例：i，row），我使用行仅查看值，并在需要修改值时使用i和loc方法。正如前面的回答所述，这里您不应该修改正在迭代的内容。
for i, row in df.iterrows():
df_column_A = df.loc[i, 'A']
if df_column_A == 'Old_Value':
df_column_A = 'New_value'
在这里，循环中的行是该行的副本，而不是它的视图。因此，您不应该编写类似于行['a']='New_Value'的内容，它不会修改DataFrame。但是，您可以使用i和loc并指定DataFrame来完成这项工作。
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。
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。
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}
