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方法一:使用df.iterrows()获取可迭代对象, 然后使用for循环遍历即可
for index, row in df.iterrows(): print(index, row)
方法二:使用applymap()函数遍历dataframe所有元素
可以对DataFrame里的每个值进行处理,然后返回一个新的DataFrame
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30], 'c': [5, 10, 15] }) def add_one(x): return x + 1 print df.applymap(add_one) a b c 0 2 11 6 1 3 21 11 2 4 31 16
方法三:按行遍历迭代成元组
for row in Temp.itertuples(): print(row) [Out]: Pandas(Index=0, Flag='No', Open=None, Close=None, Position=100) Pandas(Index=2, Flag='No', Open=None, Close=None, Position=100)
访问
getattr(row,'Index') Out[31]: 2 getattr(row,'Position') Out[27]: 100
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