Итерация по DataFrame в pandas с использованием itertuples

Когда вы используете itertuples, вы получаете именованный tuple для каждой строки. По умолчанию вы можете получить значение индекса для этой строки с помощью row.Index.

Если значение индекса вас не устраивает, вы можете использовать enumerate:

for i, row in enumerate(df.itertuples(), start=1):
    print(i, row.name)

enumerate заменяет собой ненужный счетчик, что делает код более чистым и читаемым.

Ваш код перебирает строки DataFrame df с помощью метода itertuples(). При каждом проходе он выводит значение индекса и значение в столбце 'name' для каждой строки. Вы используете getattr() для доступа к атрибутам, что позволяет достать значения по имени. Вот пример, как это можно сделать:

for row in df.itertuples():
    print(getattr(row, 'Index'), getattr(row, 'name'))

Этот код будет выводить индекс строки и значение столбца 'name' для каждой строки df. Если у вас возникают вопросы или нужны уточнения по работе с DataFrame, не стесняйтесь задавать их!

Если имена столбцов не являются допустимыми именами в Python, вы можете использовать следующий подход:

for i, row in enumerate(df.itertuples(index=False)):
    print(str(i) + row[df.columns.get_loc('My nasty - column / name')])

Обратите внимание, что если вы не укажете index=False, то будет прочитан столбец, предшествующий указанному. Таким образом, важно использовать этот параметр для правильной работы с вашими данными.

Если у вас есть большой DataFrame (например, миллион строк), использование itertuples значительно быстрее, чем использование iterrows.

По моему опыту, работать с обоими способами довольно просто, и вы можете легко получать доступ к значениям DataFrame. Однако, если вам важно оптимизировать скорость обработки данных, рекомендую использовать itertuples, так как это решение будет более производительным для больших объемов данных.