pandas按行按列遍历Dataframe的三种方式

遍历数据有以下三种方法：

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getattr(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
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import pandas as pd
inp = [{'c1':100, 'c2':20}, {'c1':90, 'c2':403}, {'c1':503, 'c2':3}]
df = pd.DataFrame(inp)
print(df)
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标题按行遍历iterrows():

for index, row in df.iterrows():
    print(index) # 输出每行的索引值
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可用row[‘name’]作为索引

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

可以用getattr(row, ‘name’)作为索引（注意row[‘name’]会报错）

for row in df.itertuples():
    print(getattr(row, 'c1'), getattr(row, 'c2')) # 输出每一行
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按列遍历iteritems():

注意这是按列读取遍历

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