如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 中的行

可爱老头

我有一个DataFrame来自pandas的：
! e5 \, g! d  D' ]; k$ J% l

import pandas as pdinp = [{'c1':10,'c2'：100}c1':11,'c二、十一十}c1':12,'c2':120}]df = pd.DataFrame(inp)print df

输出：
1 f( Y4 p2 T% u7 ~$ q

8 j% F. N! L8 G- e6 a, j- y* j
•    c1   c20 1001 11001 1102 12 120code]现在我想遍历这个框架。对于每一行，我希望通过列名访问其元素(单元格中的值)。[code]for row in df.rows:   print row['c1'],row['c2']
  / a0 y$ V! ~3 K( C; _9 w

在 Pandas 能做到这一点吗？
我发现了类似的问题。但它没有给我我需要的答案。例如，建议使用：
' u# ~6 e6 ]! V6 ]$ D

for date,row in df.T.iteritems():
- P! N, @2 f: h3 k( `

或者
' K. C9 J) t, s' N3 T  Y& A

for row in df.iterrows():

但我不明白row对象是什么，如何使用。
$ m. n" _' k1 L) E3 j1 n                                                               
    解决方案:                                                               
                                                                DataFrame.iterrows 同时产生索引和行(作为一个系列)的生成器:
3 E; ?0 B) t4 Y" z$ N2 w# r1 e

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'cc二、 for index,row in df.iterrows():    print(row['c1'],row['c2'])
" W2 X5 {1 m! n$ k! \6 O

1001111111111012120 120