pands遍历DataFrame行对

Question

如何在Pandas DataFrame的成对行上进行迭代？

例如：

content = [(1,2,[1,3]),(3,4,[2,4]),(5,6,[6,9]),(7,8,[9,10])]
df = pd.DataFrame( content, columns=["a","b","interval"])
print df

输出：

   a  b interval
0  1  2   [1, 3]
1  3  4   [2, 4]
2  5  6   [6, 9]
3  7  8  [9, 10]

现在我想做些类似的事情

for (indx1,row1), (indx2,row2) in df.?
    print "row1:\n", row1
    print "row2:\n", row2
    print "\n"

应该输出

row1:
a    1
b    2
interval    [1,3]
Name: 0, dtype: int64
row2:
a    3
b    4
interval    [2,4]
Name: 1, dtype: int64

row1:
a    3
b    4
interval    [2,4]
Name: 1, dtype: int64
row2:
a    5
b    6
interval    [6,9]
Name: 2, dtype: int64

row1:
a    5
b    6
interval    [6,9]
Name: 2, dtype: int64
row2:
a    7
b    8
interval    [9,10]
Name: 3, dtype: int64

有内置的方法可以做到这一点吗？我看了df.groupby（df.index // 2）和df.itertuples，但是这些方法似乎都不符合我的要求。

编辑： 总体目标是获取布尔列表，以指示“间隔”列中的间隔是否重叠。在上面的示例中，列表为

overlaps = [True, False, False]

所以每对一个布尔。

Answer 1

如果您想保持循环for，使用zip和iterrows可能是一种方法

for (indx1,row1),(indx2,row2) in zip(df[:-1].iterrows(),df[1:].iterrows()):
    print "row1:\n", row1
    print "row2:\n", row2
    print "\n"

要同时访问下一行，请使用后在第二行开始下一行df[1:].iterrows()。您将以所需的方式获得输出。

row1:
a    1
b    2
Name: 0, dtype: int64
row2:
a    3
b    4
Name: 1, dtype: int64


row1:
a    3
b    4
Name: 1, dtype: int64
row2:
a    5
b    6
Name: 2, dtype: int64


row1:
a    5
b    6
Name: 2, dtype: int64
row2:
a    7
b    8
Name: 3, dtype: int64

但是正如@RafaelC所说，执行for循环可能不是解决一般问题的最佳方法。