为何循环中用next与iterrows遍历DataFrame会重复输出首行？

我写了一段Python代码，尝试用iterrows()和next()遍历Pandas DataFrame的行：

import pandas as pd

# 从csv加载DataFrame
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')

# 尝试遍历前5行
for _ in range(5):
    _, row = next(df.iterrows())
    print(row)

运行后发现代码重复输出第一行5次；但改用直接遍历的方式：

# 直接遍历行
for _, row in df.iterrows():
    print(row)

则能正常输出每一行。我疑惑：df.iterrows()是迭代器，为何结合next()在循环中使用会出现这种问题？

核心问题在于：每次调用df.iterrows()都会生成一个全新的迭代器实例，而不是复用同一个迭代器。

• 你在for _ in range(5)循环里，每次执行next(df.iterrows())时，都会重新创建一个从DataFrame第一行开始的迭代器，调用next()自然每次都取到第一行。
• 而直接用for _, row in df.iterrows()遍历的方式，Python会在循环开始时创建唯一的一个迭代器，之后每次循环调用一次next()，顺着迭代器的进度依次取下一行，所以能正常遍历。

如果想用next()实现遍历前5行，正确的写法是先把迭代器存到变量里，再重复调用next()：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# 先创建一次迭代器并保存
row_iter = df.iterrows()
for _ in range(5):
    _, row = next(row_iter)
    print(row)

这样每次next()调用的是同一个迭代器，就能依次获取前5行数据了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Youcef Daoud