遍历数据有以下三种方法：

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    简单对上面三种方法进行说明：

    • iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。
    • itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。
    • iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。

    示例数据

    1. import pandas as pd
    3. inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11, 'c2':110}, {'c1':12, 'c2':123}]
    4. df = pd.DataFrame(inp)
    6. print(df)

    image.png
    按行遍历iterrows():

    1. for index, row in df.iterrows():
    2.     print(index) # 输出每行的索引值

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    1. # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素：row['name']
    2. for row in df.iterrows():
    3.     print(row['c1'], row['c2']) # 输出每一行

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    按行遍历itertuples():
    getattr(row, ‘name’)

    1. for row in df.itertuples():
    2.      print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行

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    按列遍历iteritems():

    1. for index, row in df.iteritems():
    2.      print(index) # 输出列名

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    1. for row in df.iteritems():
    2.      print(row[0], row[1], row[2]) # 输出各列

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