如何迭代 Pandas DataFrame 中的行？

迭代 Pandas DataFrame 中的行

在 Pandas 中， iterrows() 方法提供了一种迭代 DataFrame 行的便捷方法。此方法为每行生成一个元组，其中第一个元素是行索引，第二个元素是包含行值的 Pandas Series。

考虑以下 DataFrame：

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

要使用 iterrows() 迭代行，请使用以下语法：

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

此代码打印以下值每行的 'c1' 和 'c2' 列：

10 100
11 110
12 120

理解行对象

iterrows() 返回的行对象是一个 Pandas Series代表 DataFrame 的单行。它提供通过列名称、索引和标签来访问行值的功能。例如：

print(row)  # prints the entire row as a Series
print(row['c1'])  # prints the value of the 'c1' column
print(row.index)  # prints the row's index
print(row.name)  # prints the row's label

性能注意事项

迭代 pandas 对象可能会很慢，尤其是对于大型数据集。如果性能至关重要，请考虑使用矢量化操作或将函数应用于 DataFrame。然而，iterrows() 仍然是执行无法矢量化的迭代操作的有用工具。

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