Pandas中使用iterrows()获取行name值而非索引的问题

问题原因 #

你遇到的问题是因为iterrows()返回的row是一个Series对象，这个对象自带的.name属性指向的是DataFrame的行索引（默认是0、1这类自增数字），而不是你CSV里的name列。刚好你的列名也是name，和Series的内置属性重名了，所以直接用row.name会调用到Series的索引名称，而非列值。

解决代码 #

把row.name改成row['name']就能正确获取CSV里的name列值，同时可以简化文件读取的写法（pandas.read_csv直接支持传入文件名，不需要手动open）：

import pandas as pd  # 别忘了导入pandas，你的原代码遗漏了这行

examples = pd.read_csv("examples.csv")
for index, row in examples.iterrows():
    # 同时打印name、month、day列的预期值
    print(f"name: {row['name']}, month: {row['month']}, day: {row['day']}")

额外提示 #

如果列名和Series的内置属性不重名，用row.列名的点语法是可行的，但遇到像name这种冲突列名，必须用row['列名']的索引访问方式。另外，若仅需遍历特定列，推荐用itertuples()，性能比iterrows()更优，适合数据量大的场景：

import pandas as pd

examples = pd.read_csv("examples.csv")
# index=False表示不返回行索引
for row in examples[['name','month','day']].itertuples(index=False):
    print(f"name: {row.name}, month: {row.month}, day: {row.day}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14657411