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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

关于如何在pandas中遍历dataframe就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

本文名称：如何在pandas中遍历dataframe
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