如何在python中逐行遍历Dataframe

在python的DataFrame中，因为

数据中可以有多个行和列。而且

每行代表一个数据样本

，

我们可以将

DataFrame看作

数据表，那你知道如何按照

数据表中的行遍历吗？本文介绍python中按行遍历Dataframe的三种方法：

1、iterrows()方法；

2、itertuples()方法；

3、iteritems()方法。

1、iterrows()方法

逐行迭代，将DataFrame的每一行迭代成(index, Series)对，可以通过row[name]访问。

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

2、itertuples()方法

逐行迭代，将DataFrame的每一行作为一个元组进行迭代，可以通过row[name]访问元素，比iterrows()效率更高。

for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2")

3、iteritems()方法

按列遍历，将DataFrame的每一列迭代成（列名，系列）对，可以通过row[index]访问。

for date, row in df.iteritems():
    print(date)
for date, row in df.iteritems():
    print(row)
for date, row in df.iteritems():
    print(row[0], row[1], row[2])

以上就是python中按行遍历Dataframe的三种方法，大家可以根据自己的需求选择合适的方法哟~更多python学习推荐：
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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）