在python的Dataframe中，因为数据中可以有多个行和列。而且每行代表一个数据样本，我们可以将Dataframe看作数据表，那你知道如何按照数据表中的行遍历吗？本文介绍python中按行遍历Dataframe的三种方法：1、iterrows()方法；2、itertuples()方法；3、iteritems()方法。
1、iterrows()方法
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。
for index, row in df.iterrows(): print row["c1"], row["c2"]
2、itertuples()方法
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。
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'): print getattr(row, "c1"), getattr(row, "c2")
3、iteritems()方法
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。
for date, row in df.iteritems(): print(date) for date, row in df.iteritems(): print(row) for date, row in df.iteritems(): print(row[0], row[1], row[2])
以上就是python中按行遍历Dataframe的三种方法，大家可以根据自己的需求选择合适的方法哟~更多python学习推荐：python教程。
