我的每一行都有一个唯一索引，所以我的数据框看起来像这样 -
>>>df.head()
Alignment Sequence Sequence2b Post2b SequenceLength Sequence2bLength Name Year Clade Country Patient medoid
index
44644 MRV-KET----QMNWP---N----------L---W---K-------... MRVKETQMNWPNLWKWGTLIFGLVIICSAADNLWVTVYYGVPVWRD... AGY 778 0 AA111a_WG3 2009 01_AE TH AA111 NA
3616 ------T----QMNWQ---H----------L---W---K-------... TQMNWQHLWKWGTLILGLVIICSASNLWVTVYYGVPVWKDADTTLF... AVVKINENATLDDTSY LKN 822 16 041_WK32 - B CH 041 NA
36025 MRV-KET----QMSWP---N----------L---W---K-------... MRVKETQMSWPNLWKWGTLILGLVIMCSASDNLWVTVYYGVPVWRD... D NTS 843 1 AE_Env_CR11_Jan09D 2009 01_AE TH CR11 NA
42027 MRV-KGI----RKNCQ---H----------L---W---R-------... MRVKGIRKNCQHLWRWGIMLLGMLMICSTAEKLWVTVYYGVPVWRE... DADEIHNDDNSS SCY 862 12 CR0058S 2002 B US - NA
31626 MRV-RGI----PRNYP---Q----------W---W---I-------... MRVRGIPRNYPQWWIWGILGFWMIIICRVMESSWVTVYYGVPVWTD... DAIPLNGNSSNSSSNSSEY LIN 852 19 03ZASK006B2 2003 C ZA SK006 NA
有没有一种方法可以像这样像字典一样轻松地迭代它，就像键值对一样？
for index in df:
print index, df[index]['Name']
break
>>>44644 : {Name:AA11a_WG3}
这是我想出的，但我不确定这是否是最“pythonic”的方式。
for index in df.index:
print index, df[df.index == index].Name
df.to_dict 不起作用，因为它删除了索引。
请您参考如下方法:
您可能想使用 iterrows()。
for idx, row in df.iterrows():
print((idx, row.Name))
