如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 中的行

问题描述

DataFrame.iterrows 是一个生成器，它同时产生索引和行（作为一个系列）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1': [10, 11, 12], 'c2': [100, 110, 120]})

for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])

10 100
11 110
12 120

解决方法

我有一个DataFrame来自pandas的：

import pandas as pd
inp = [{'c1':10,'c2':100},{'c1':11,'c2':110},{'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df

输出：

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

现在我想遍历这个框架的行。对于每一行，我希望能够通过列名访问其元素（单元格中的值）。例如：

for row in df.rows:
   print row['c1'],row['c2']

在 Pandas 中可以做到这一点吗？

我发现了这个类似的问题。但它并没有给我我需要的答案。例如，建议使用：

for date,row in df.T.iteritems():

或者

for row in df.iterrows():

但我不明白row对象是什么以及如何使用它。