python - Pandas - 有效地迭代 DataFrame 行并按列名获取值

Question

众所周知，Pandas 中的迭代效率低下，最好尽可能避免（使用 apply 进行数据操作等）。不幸的是，就我而言，这是不可避免的。

虽然众所周知，最有效的方法是itertuples，但该函数使用元组的 str 名称访问列数据会引发以下错误：

TypeError：元组索引必须是整数或切片，而不是 str

有人建议解决此问题的方法是切换到iterrows，但如前所述，这效率不高。

如何利用 itertuples，同时仍使用列的 str 名称来获取其行值？

标签： pythonpandasdataframe

Answer 1

本质上，只需要使用所需列的索引即可。由于元组中的第一个值是原始数据帧中的索引，因此可以使用原始数据帧中的列索引，并添加一个来说明索引。

df = pd.DataFrame(some_data)
col_idx = df.columns.get_loc('col name') + 1  # +1 to account for the tuple Index
for row in training_df.itertuples():
        val = row[col_idx]
        print(val)

这个解决方案可能不是最优雅的选择，但它有效:)