使用 pandas 处理数据时，遍历和并行处理是比较常见的操作了本文总结了几种不同样式的操作和并行处理方法。
1. 准备示例数据
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(40, 100, (5, 10)), columns=[f's{i}' for i in range(10)], index=['john', 'bob', 'mike', 'bill', 'lisa'])
df['is_passed'] = df.s9.map(lambda x: True if x > 60 else False)
df 输出：
s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 is_passed
john 56 70 85 91 92 80 63 81 45 57 False
bob 99 93 80 42 91 81 53 75 61 78 True
mike 76 92 76 80 57 98 94 79 87 94 True
bill 81 83 92 91 51 55 40 77 96 90 True
lisa 85 82 56 57 54 56 49 43 99 51 False
2. 遍历
在 pandas 中，共有三种遍历数据的方法，分别是：
2.1. iterrows
按行遍历，将 DataFrame 的每一行迭代为 (index, Series) 对，可以通过 row[name] 或 row.name 对元素进行访问。
>>> for index, row in df.iterrows():
... print(row['s0']) # 也可使用 row.s0
56
99
76
81
85
2.2. itertuples
按行遍历，将 DataFrame 的每一行迭代为命名元祖，可以通过 row.name 对元素进行访问，比 iterrows 效率高。
>>> for row in df.itertuples():
... print(row.s0)
56
99
76
81
85
2.3. iteritems
按列遍历，将 DataFrame 的每一列迭代为 (列名, Series) 对，可以通过 row[index] 对元素进行访问。
>>> for index, row in df.iteritems():
... print(row[0])
56
70
85
91
92
80
63
81
45
57
False
3. 并行处理
3.1. map 方法
类似 Python 内建的 map() 方法，pandas 中的 map() 方法将函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个列的每一个元素建立联系并串行得到结果。map() 还有一个参数 na_action，类似 R 中的 na.action，取值为 None(默认) 或 ingore，用于控制遇到缺失值的处理方式，设置为 ingore 时串行运算过程中将忽略 Nan 值原样返回。
比如这里将 is_passed 列中的 True 换为 1，False 换位 0，可以有下面几种实现方式：
3.1.1. 字典映射
>>> # 定义映射字典
... score_map = {True: 1, False: 0}
>>> # 利用 map() 方法得到对应 mike 列的映射列
... df.is_passed.map(score_map)
john 0
bob 1
mike 1
bill 1
lisa 0
Name: is_passed, dtype: int64
3.1.2. lambda 函数
>>> # 如同创建该列时的那样
... df.is_passed.map(lambda x: 1 if x else 0)
john 0
bob 1
mike 1
bill 1
lisa 0
Name: is_passed, dtype: int64
3.1.3. 常规函数
>>> def bool_to_num(x):
... return 1 if x else 0
>>> df.is_passed.map(bool_to_num)
3.1.4. 特殊对象
一些接收单个输入值且有输出的对象也可以用map()方法来处理：
>>> df.is_passed.map('is passed: {}'.format)
john is passed: False
bob is passed: True
mike is passed: True
bill is passed: True
lisa is passed: False
Name: is_passed, dtype: object
3.2. apply 方法
apply() 使用方式跟 map() 很像，主要传入的主要参数都是接受输入返回输出，但相较于 map() 针对单列 Series 进行处理，一条 apply() 语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景，下面分别介绍：
3.2.1. 单列数据
传入 lambda 函数：
df.is_passed.apply(lambda x: 1 if x else 0)
3.2.2. 输入多列数据
>>> def gen_describe(s9, is_passed):
... return f"s9's score is {s9}, so {'passed' if is_passed else 'failed'}"
>>> df.apply(lambda r: gen_describe(r['s9'], r['is_passed']), axis=1)
john s9's score is 57, so failed
bob s9's score is 78, so passed
mike s9's score is 94, so passed
bill s9's score is 90, so passed
lisa s9's score is 51, so failed
dtype: object
3.2.3. 输出多列数据
>>> df.apply(lambda row: (row['s9'], row['s8']), axis=1)
john (57, 45)
bob (78, 61)
mike (94, 87)
bill (90, 96)
lisa (51, 99)
dtype: object
3.3. applymap 方法
applymap 是与 map 方法相对应的专属于 DataFrame 对象的方法，类似 map 方法传入函数、字典等，传入对应的输出结果，
不同的是 applymap 将传入的函数等作用于整个数据框中每一个位置的元素，比如将 df 中的所有小于 50 的全部改为 50：
>>> def at_least_get_50(x):
... if isinstance(x, int) and x < 50:
... return 50
... return x
>>> df.applymap(at_least_get_50)
s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 s8 s9 is_passed
john 56 70 85 91 92 80 63 81 50 57 False
bob 99 93 80 50 91 81 53 75 61 78 True
mike 76 92 76 80 57 98 94 79 87 94 True
bill 81 83 92 91 51 55 50 77 96 90 True
lisa 85 82 56 57 54 56 50 50 99 51 False
附：结合 tqdm 给 apply 过程添加进度条
在 jupyter 中并行处理较大数据量的时候，往往执行后就只能干等着报错或者执行完了，使用 tqdm 可以查看数据实时处理进度，使用前需使用 pip install tqdm 安装该包。使用示例如下：
from tqdm import tqdm
def gen_describe(s9, is_passed):
return f"s9's score is {s9}, so {'passed' if is_passed else 'failed'}"
#启动对紧跟着的 apply 过程的监视
tqdm.pandas(desc='apply')
df.progress_apply(lambda r: gen_describe(r['s9'], r['is_passed']), axis=1)