【问题标题】：Loop through dataframe one by one (pandas)一个接一个地循环数据帧（熊猫）
【发布时间】：2018-01-22 00:57:22
【问题描述】：

假设我们有一个包含 A、B 和 C 列的数据框：

df = pd.DataFrame(columns =('A','B','C'), index=range(1))

这些列包含三行数值：

0     A     B      C
1    2.1   1.8    1.6
2    2.01  1.81   1.58
3    1.9   1.84   1.52

如何遍历从 1 到 3 的每一行，然后执行一个 if 语句，包括添加一些变量：

if B1 > 1.5
    calc_temp   = A1*10
    calc_temp01 = C1*-10
if B2 > 1.5 
    calc_temp   = A2*10
    calc_temp01 = C2*-10
if B3 >1.5
    calc_temp   = A3*10
    calc_temp01 = C3*-10

以上甚至可能吗？它必须知道某种范围，即带有某种计数器的全范围数据集编号，是吗？ if 语句应引用该特定行。

【问题讨论】：

你可以使用for row in df.iterrows():
由于您要替换calc_temp 和calc_temp01 的已计算值，所以calc_temp 和calc_temp01 的最终值不会依赖于A 和@ 的值987654330@对应最后一次出现的B大于1.5

标签： python loops pandas dataframe

【解决方案1】：

我觉得你需要iterrows:

for i, row in df.iterrows():
    if row['B'] > 1.5:
        calc_temp   = row['A'] *10
        calc_temp01 = row['C'] *-10

【讨论】：

如果您在循环中访问该行，为什么还要再次调用.loc？也可以使用for i in range(len(df)):
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ - 有时过于复杂，谢谢您的支持。
@jezrael - 太棒了，它奏效了。如果我们要在绘图不断更新的同时通过迭代绘制 calc_temp 会怎样。如何实现这一目标？
@Bondeaux - 难题，如果需要绘图。也许最好的方法是使用示例数据、所需的输出和您尝试的内容创建新问题。谢谢。

【解决方案2】：

如何高效迭代

如果您确实需要迭代 Pandas 数据框，您可能希望避免使用 iterrows()。有不同的方法，通常的iterrows() 远不是最好的。 itertuples() 可以快 100 倍。

简而言之：

作为一般规则，使用df.itertuples(name=None)。特别是当您有固定数量的列且少于 255 列时。 见第 (3) 点
否则，请使用df.itertuples()，除非您的列包含特殊字符，例如空格或“-”。 见第 (2) 点
使用最后一个示例，即使您的数据框有奇怪的列，也可以使用itertuples()。 见第 (4) 点
如果您无法使用以前的解决方案，请仅使用iterrows()。 见第 (1) 点

在 Pandas 数据框中迭代行的不同方法：

生成一百万行四列的随机数据框：

    df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(1000000, 4)), columns=list('ABCD'))
    print(df)

1) 常用的iterrows() 很方便，但是太慢了：

start_time = time.clock()
result = 0
for _, row in df.iterrows():
    result += max(row['B'], row['C'])

total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("1. Iterrows done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))

2) 默认的itertuples() 已经快很多了，但它不适用于My Col-Name is very Strange 等列名（如果您的列重复或列名不能简单地转换为Python 变量名）。：

start_time = time.clock()
result = 0
for row in df.itertuples(index=False):
    result += max(row.B, row.C)

total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("2. Named Itertuples done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))

3) 使用 name=None 的默认 itertuples() 更快，但不是很方便，因为您必须为每列定义一个变量。

start_time = time.clock()
result = 0
for(_, col1, col2, col3, col4) in df.itertuples(name=None):
    result += max(col2, col3)

total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("3. Itertuples done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))

4) 最后，命名为itertuples() 比上一点要慢，但您不必为每列定义一个变量，它适用于诸如My Col-Name is very Strange 之类的列名。

start_time = time.clock()
result = 0
for row in df.itertuples(index=False):
    result += max(row[df.columns.get_loc('B')], row[df.columns.get_loc('C')])

total_elapsed_time = round(time.clock() - start_time, 2)
print("4. Polyvalent Itertuples working even with special characters in the column name done in {} seconds, result = {}".format(total_elapsed_time, result))

输出：

         A   B   C   D
0       41  63  42  23
1       54   9  24  65
2       15  34  10   9
3       39  94  82  97
4        4  88  79  54
...     ..  ..  ..  ..
999995  48  27   4  25
999996  16  51  34  28
999997   1  39  61  14
999998  66  51  27  70
999999  51  53  47  99

[1000000 rows x 4 columns]

1. Iterrows done in 104.96 seconds, result = 66151519
2. Named Itertuples done in 1.26 seconds, result = 66151519
3. Itertuples done in 0.94 seconds, result = 66151519
4. Polyvalent Itertuples working even with special characters in the column name done in 2.94 seconds, result = 66151519

This article is a very interesting comparison between iterrows and itertuples

【讨论】：