如何通过列名而非索引访问DataFrame.itertuples中的元素？

当然可以通过列名访问itertuples()返回的元素，不过要注意itertuples()返回的是namedtuple对象，不是字典，所以不能用i["Custom ID"]这种字典式索引，得用属性访问的写法，具体分两种情况处理：

情况1：调整列名（推荐） #

如果可以修改DataFrame的列名，把带空格的列名改成合法的标识符（比如把"Custom ID"改成"Custom_ID"），就能直接用点号访问属性：

先修改列名：

df_1 = df_1.rename(columns={"Custom ID": "Custom_ID"})

再用属性名进行比较：

for i in df_1.itertuples():
    for j in df_cs.itertuples():
        if i.Custom_ID == j.Nodo_Cod:
            print("yes")
            break
        else:
            print("no")

情况2：保留原列名，用getattr方法 #

如果不想修改列名，Python的getattr()函数可以用来访问带空格或特殊字符的属性：

for i in df_1.itertuples():
    for j in df_cs.itertuples():
        if getattr(i, "Custom ID") == j.Nodo_Cod:
            print("yes")
            break
        else:
            print("no")

补充说明 #

• itertuples()的性能比iterrows()更好，尤其是处理大DataFrame时，优先推荐上述两种基于itertuples()的方案。
• 如果一定要用字典式索引，可以改用df.iterrows()，它返回(index, Series)对，Series支持方括号列名访问，但性能会差一些。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alexm