如何遍历Pandas DataFrame中的每一行和每一列数据？

在Pandas DataFrame中，可以使用不同的方法来遍历行和列数据：

1. **遍历行**[^1]:
- 使用`iterrows()`函数：它返回DataFrame的一个迭代器，每次迭代会返回一个包含索引（行标签）和行数据的元组。

   df.iterrows()

或者更具体地访问特定列的数据：

   for index, row in df.iterrows():
       print(f"Row {index}: {row['column_name']}")

2. **遍历列**:
- 直接通过列名获取Series对象，可以直接操作：

   for column in df.columns:
       print(column)

或者使用`itertools.product()`结合`df.T`（转置后的DataFrame）获取所有可能的列组合：

   from itertools import product
   for cols in product(df.columns, repeat=2):
       print(cols)

3. **使用`itertuples()`**[^2] 函数：
这个函数返回的是一个包含DataFrame每一行的命名元组，可以直接通过列名访问数据：

   for tup in df.itertuples(index=False):  # 不包含索引
       print(tup.column_name)

注意，`itertuples()`方法通常比`iterrows()`更快，因为它不创建完整的DataFrame副本。