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Python pandas.DataFrame.iterrows用法及代码示例

用法: DataFrame.iterrows()

将 DataFrame 行作为 (index, Series) 对进行迭代。

生成(Yield)：

index：标签或标签元组

行的索引。 MultiIndex 的元组。

data：Series

该行的数据作为一个系列。

注意：

因为 iterrows 为每一行返回一个系列，它不会跨行保留 dtypes(dtypes 跨列保留为 DataFrames)。例如，
```
>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=['int', 'float'])
>>> row = next(df.iterrows())[1]
>>> row
int      1.0
float    1.5
Name:0, dtype:float64
>>> print(row['int'].dtype)
float64
>>> print(df['int'].dtype)
int64
```
要在迭代行时保留 dtypes，最好使用 itertuples() 返回值的命名元组，并且通常比 iterrows 快。
你永远不应该修改你正在迭代的东西。这不能保证在所有情况下都有效。根据数据类型，迭代器返回一个副本而不是一个视图，写入它不会有任何效果。

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.iterrows。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。