pandas.DataFrame.iterrows # 数据框。iterrows ( ) [来源] # 将 DataFrame 行作为(索引,系列)对进行迭代。 产量: 索引标签或标签元组行的索引。MultiIndex的元组。 数据系列作为系列的行数据。 也可以看看 DataFrame.itertuples将 DataFrame 行作为值的命名元组进行迭代。 DataFrame.items迭代(列名称,系列)对。 笔记 因为iterrows为每行返回一个 Series,所以它不会跨行保留 dtypes(对于 DataFrames,dtypes 会跨列保留)。 要在迭代行时保留数据类型,最好使用itertuples()返回值的命名元组并且通常比 更快iterrows。 你永远不应该修改你正在迭代的东西。不保证这在所有情况下都有效。根据数据类型,迭代器返回副本而不是视图,并且写入它不会产生任何效果。 例子 >>> 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