遍历Pandas DataFrame行时使用shift()报错，求迭代下的解决方法

你报错的核心原因是iterrows()返回的row里的单个元素是numpy数值类型，而shift()是pandas Series/DataFrame专属的方法，单个数值自然没有这个属性。

要保留迭代逻辑的话，先提前对整个B列做shift处理，把结果存下来，之后在迭代时直接用预处理好的值判断即可，同时用变量记录最后一个符合条件的索引：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
                  columns=['A', 'B', 'C'])

# 提前计算B列shift(1)的结果，生成新列
df['B_shifted'] = df['B'].shift(1)
last_valid_idx = None

for index, row in df.iterrows():
    # 排除shift后产生的NaN值（第一行无前置数据），再做数值判断
    if pd.notna(row['B_shifted']) and row['B_shifted'] >= 4:
        last_valid_idx = index

# 打印最后一个符合条件的索引
if last_valid_idx is not None:
    print(last_valid_idx)

如果不想新增列，也可以直接通过Series索引取值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
                  columns=['A', 'B', 'C'])

b_shifted = df['B'].shift(1)
last_valid_idx = None

for index, row in df.iterrows():
    shifted_val = b_shifted[index]
    if pd.notna(shifted_val) and shifted_val >= 4:
        last_valid_idx = index

print(last_valid_idx if last_valid_idx is not None else "无符合条件的索引")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Geo