pandas iterrows

普通は、df.apply(func, axis=1) で対処？

Series.iteritems()

generateされるのは、index, item itemはSeriesのvalue

DataFrame.iterrows()

generateされるのは、index, Series. rowがseriesオブジェクトで来る。

Seriesは、行で１つのSeriesになるので、dtypeは、いろんなデータ型がまじり、object型になりそう

たくさん、voteがあり、いろんな意見が参考になる。

iterrows, itertuples, apply(axis=1), ilocでのloop いろんなものがる。

itertuples()が(多くの場合)早い、iterrowsはseriesをboxingするので。

以下は、昔の記述 + 訂正

-------------------------------------------------------------------------

このあたりは、R(tidyr)でも同じような感じだと思うけど、

iterrows(), iteritems(), itertuples()の３つがある。

series

dataframe

iteritems():

generateするのが、行の中で列の要素を廻って、その後に次の行にという形

for column_name, item in DataFrame.iteritems():

列の名前と shapeが(1,)なseriesがgenerateされてくる

iterrows():

ひとつの列（series)としてかえってくる

列ごとに違うデータタイプがあれば、個々のrow( seriesオブジェクト ) は、 dtype; object　となる。