如何在pandas DataFrame遍历行时跳过列标题（ID3开发场景）

1. 正确读取CSV文件 #

首先不要使用header=None参数，pandas读取CSV默认header=0，会自动将文件第一行识别为列名，后续行识别为数据行，刚好符合你的需求：

import pandas as pd
# 训练集、测试集读取逻辑一致
train_df = pd.read_csv("训练集路径.csv")
test_df = pd.read_csv("测试集路径.csv")

2. 按列遍历（适配ID3属性概率计算场景） #

你之前使用iteritems()（pandas 1.5+版本推荐用items()，向下兼容iteritems()）遍历列时额外输出列名，是因为直接打印了完整的Series对象，Series默认会携带列名作为name属性输出。调整遍历逻辑，单独打印列名到Processing行，再逐个遍历列内元素即可：

# 遍历每个属性列
for col_name, col_series in train_df.items():
    # 仅在Processing行展示列名
    print(f"Processing 列名：{col_name}")
    # 遍历当前列的所有行数据
    for row_idx, value in col_series.items():
        # 仅输出行索引、对应值、dtype信息
        print(f"行索引：{row_idx} | 对应值：{value} | dtype：{col_series.dtype}")

3. 按行遍历（按需选择） #

如果你的逻辑需要按行遍历，使用iterrows()方法即可，遍历范围仅包含数据行，不会将表头作为第一行数据输出：

for row_idx, row_data in train_df.iterrows():
    print(f"当前行索引：{row_idx}")
    # 输出当前行所有属性值
    print(row_data.values)

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