Pandas中的迭代是出了名的效率低下，最好尽可能避免(使用apply进行数据操作等(。不幸的是，在我的情况下，这是不可避免的。
尽管众所周知，最有效的方法是迭代，但该函数使用元组的str名称访问列数据会引发以下错误：
TypeError：元组索引必须是整数或切片，而不是str
有些人认为这个问题的解决方案只是切换到iterrows，但如前所述，这并不有效。
如何在使用列的str名称来获取其行值的同时使用迭代？
本质上，只需要使用所需列的索引即可。由于元组中的第一个值是原始数据帧的索引，因此可以使用原始数据帧中的列索引，并添加一个来说明索引。
df = pd.DataFrame(some_data)
col_idx = df.columns.get_loc('col name') + 1 # +1 to account for the tuple Index
for row in training_df.itertuples():
val = row[col_idx]
print(val)
这个解决方案可能不是最优雅的选择，但它有效：(