使用iterrows时如何通过索引访问列

Question

我想知道在使用iterrows遍历DataFrames时，如何使用索引而不是名称来访问列。

这段代码是我能找到的最多的代码：

for index, row in df.iterrows():
    print row['Date']

这是我走过的另一种方法，但似乎很慢：

for i in df.index:
    for j in range(len(df.columns)):       
                    df.ix[i,j] = 0

Answer 1

您可以使用ix按索引访问：

In [67]: df
Out[67]:
       A  B
0  test1  1
1  test2  4
2  test3  1
3  test4  2

In [68]: df.ix[:,1]
Out[68]:
0    1
1    4
2    1
3    2
Name: B, dtype: int64

使用第一列更新代码：

for index, row in df.iterrows():
    row.ix[0]

Answer 2

我明白了。迭代i to number of columns并使用i作为索引来访问列：

for i in range(len(df.columns)):  
    for index, row in df.iterrows():    
        print row.ix[i]