如何遍历Pandas DataFrame中的指定列？

首先先指定你要遍历的6列（替换成实际列名）：

target_cols = ['列名1', '列名2', '列名3', '列名4', '列名5', '列名6']
subset = data[target_cols]

方法1：用itertuples()（效率最高，推荐） #

itertuples()是Pandas中逐行遍历效率最高的方式，返回轻量命名元组，直接提取元素处理：

for row in subset.itertuples(index=False):
    # 按你的特殊格式逐元素打印
    for elem in row:
        print(elem)  # 替换为你的专属打印逻辑

如果需要按列区分打印，可直接通过元组属性访问：

for row in subset.itertuples(index=False):
    print(row.列名1)
    print(row.列名2)
    # ... 依次处理剩余4列

方法2：用apply()封装打印逻辑（适合模块化场景） #

如果打印逻辑需要复用，用apply(axis=1)封装成函数更简洁，效率也优于iterrows()：

def print_row_elements(row):
    for col in target_cols:
        print(row[col])  # 按特殊格式打印

subset.apply(print_row_elements, axis=1)

方法3：不推荐的iterrows()（效率低） #

iterrows()返回的是Series对象，每次迭代有额外开销，数据量大时速度明显变慢，仅小数据量临时使用：

for idx, row in subset.iterrows():
    for col in target_cols:
        print(row[col])

额外提示 #

• 如果打印需要用到行索引，把itertuples()的index=False改成index=True，即可通过for idx, *elems in subset.itertuples():获取索引
• 全程仅操作subset子数据集，不会修改原data DataFrame

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roulette01