使用帶有一個標頭的基本 DataFrame，可以遍歷行并通過列名訪問值：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['header1_column1', 'header1_column2'])
df['header1_column1'] = range(2)
df['header1_column2'] = range(2)
print(df)
header1_column1 header1_column2
0 0 0
1 1 1
for index, row in df.iterrows():
print(row['header1_column1'])
0
1
但是，對于具有多個標題的 DataFrame，遍歷行并按列名訪問值會產生具有一些開銷的輸出：
df = pd.DataFrame(columns=[['header1_column1', 'header1_column2'],
['header2_column1', 'header2_column2']])
df['header1_column1'] = range(2)
df['header1_column2'] = range(2)
print(df)
header1_column1 header1_column2
header2_column1 header2_column2
0 0 0
1 1 1
for index, row in df.iterrows():
print(row['header1_column1'])
header2_column1 0
Name: 0, dtype: int64
header2_column1 1
Name: 1, dtype: int64
如何消除開銷并獲得與第一種情況相同的輸出？
uj5u.com熱心網友回復：
我認為您需要按元組選擇MultiIndex列：
for index, row in df.iterrows():
print(row[('header1_column1','header2_column1')])
0
1
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標籤：Python熊猫数据框