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。