Python 如何使用Panda迭代.csv中的列并将值返回到列表？

我有一个.csv，我正试图用熊猫来分析。 我想遍历这些列，并查找某个值之间的单元格值（例如：介于5和8之间）。如果它找到一个，我希望它将该值添加到一个新列表中。 我已经用Panda将.csv读入Python。 我想我需要用这个

对于索引，df.iterrows（）中的行：

但我们无法确定接下来的步骤。

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谢谢大家!

尽量不要使用从iter开始的任何方法，与矢量化操作相比，它们的速度非常慢

要从数据帧中获取5到8之间的所有值，可以执行以下操作：

# example dataframe
df = pd.DataFrame({'a': [i for i in range(10)], 'b':[i for i in range(6, 16)]})  

x = df.values  # Get values as a numpy array
res = x[(x > 5) & (x < 8)]

Out:  array([6, 7, 5, 6, 7], dtype=int64)

#示例数据帧
df=pd.DataFrame（{'a'：[i代表范围（10）]，'b'：[i代表范围（6，16）]）
x=df.values#以numpy数组的形式获取值
res=x[（x>5）和（x<8）]
Out:array（[6,7,5,6,7]，dtype=int64）

迭代列是否重要？简单地获取5到8之间的所有值不是更容易吗？我想它不需要跨列迭代。如果它可以查询整个.csv，找到一个范围内的所有数字，然后将它们添加到列表中，那也行！