もちろん！パンダの異なる反復方法のそれぞれのコード例は次のとおりです。

ベクトル化された操作：

PDとしてパンダをインポートします

df = pd.dataframe（{'col1'：[1、2、3]、 'col2'：[4、5、6]}）
df ['col3'] = df ['col1'] + df ['col2']
印刷（df）
Cythonルーチン：
Cythonルーチンは、PythonのスーパーセットであるCython言語で書かれた関数です。コードの最もパフォーマンスの重要な部分をCythonで記述し、PythonコードのCython関数を呼び出すことができます。
Cythonを使用して2つの列を追加する例は次のとおりです。

PDとしてパンダをインポートします
npとしてnumpyをインポートします
Cython Import Boundscheck、Wraparoundから

@boundscheck（false）
@wraparound（false）
def cy_add_columns（double [：、：] df）：
    cdef int n = df.shape [0]
    cdef int m = df.shape [1]
    cdef double [：] res = np.empty（（n、m + 1）、dtype = np.double）
    範囲（n）のiの場合：
        range（m）のjの場合：
            res [i、j] = df [i、j]
        res [i、m] = df [i、0] + df [i、1]
    RESを返します

df = pd.dataframe（{'col1'：[1、2、3]、 'col2'：[4、5、6]}）
np_array = df.values
new_col = cy_add_columns（np_array）
df = pd.dataframe（new_col、columns = ['col1'、 'col2'、 'col3']））
印刷（df）


概念を一覧表示します：

PDとしてパンダをインポートします

df = pd.dataframe（{'col1'：[1、2、3]、 'col2'：[4、5、6]}）
df ['col3'] = [x + y for x、y in zip（df ['col1']、df ['col2']]]]]
印刷（df）


dataFrame.Apply（）：

PDとしてパンダをインポートします

df = pd.dataframe（{'col1'：[1、2、3]、 'col2'：[4、5、6]}）
df ['col3'] = df.apply（lambda row：row ['col1'] + row ['col2']、axis = 1）
印刷（df）


dataframe.itertuples（）：

PDとしてパンダをインポートします

df = pd.dataframe（{'col1'：[1、2、3]、 'col2'：[4、5、6]}）
df.itertuples（）の行の場合：
    df.at [row.index、 'col3'] = row.col1 + row.col2
印刷（df）


dataframe.iterrows（）：

PDとしてパンダをインポートします

df = pd.dataframe（{'col1'：[1、2、3]、 'col2'：[4、5、6]}）
インデックスの場合、行

ベクトル化：

df ['col3'] = df ['col1'] + df ['col2']


Cythonルーチン：使用する特定のルーチンに依存するため、適用されません。

概念を一覧表示します：

df ['col3'] = [x + y for x、y in zip（df ['col1']、df ['col2']]]]]


dataFrame.Apply（）：

def add_cols（row）：
    return row ['col1'] + row ['col2']
df ['col3'] = df.apply（add_cols、axis = 1）


dataframe.itertuples（）：

col3 = []
df.itertuples（）の行の場合：
    col3.append（row.col1 + row.col2）
df ['col3'] = col3


dataframe.iterrows（）：

col3 = []
インデックスの場合、df.iterrows（）の行：
    col3.append（row ['col1'] + row ['col2']）
df ['
Sure! Here are code examples for each of the different iteration methods in Pandas:

Vectorized Operations:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df['col3'] = df['col1'] + df['col2']
print(df)
Cython routines:
Cython routines are functions written in Cython language, which is a superset of Python. You can write the most performance critical parts of your code in Cython and still call the Cython functions from Python code.
Here's an example of using Cython to add two columns:

import pandas as pd
import numpy as np
from cython import boundscheck, wraparound

@boundscheck(False)
@wraparound(False)
def cy_add_columns(double[:, :] df):
    cdef int n = df.shape[0]
    cdef int m = df.shape[1]
    cdef double[:, :] res = np.empty((n, m + 1), dtype=np.double)
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            res[i, j] = df[i, j]
        res[i, m] = df[i, 0] + df[i, 1]
    return res

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
np_array = df.values
new_col = cy_add_columns(np_array)
df = pd.DataFrame(new_col, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
print(df)


List Comprehensions:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df['col3'] = [x + y for x, y in zip(df['col1'], df['col2'])]
print(df)


DataFrame.apply():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
df['col3'] = df.apply(lambda row: row['col1'] + row['col2'], axis=1)
print(df)


DataFrame.itertuples():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
for row in df.itertuples():
    df.at[row.Index, 'col3'] = row.col1 + row.col2
print(df)


DataFrame.iterrows():

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
for index, row

Vectorization:

df['col3'] = df['col1'] + df['col2']


Cython routines: Not applicable, as this depends on the specific routine you want to use.

List Comprehensions:

df['col3'] = [x + y for x, y in zip(df['col1'], df['col2'])]


DataFrame.apply():

def add_cols(row):
    return row['col1'] + row['col2']
df['col3'] = df.apply(add_cols, axis=1)


DataFrame.itertuples():

col3 = []
for row in df.itertuples():
    col3.append(row.col1 + row.col2)
df['col3'] = col3


DataFrame.iterrows():

col3 = []
for index, row in df.iterrows():
    col3.append(row['col1'] + row['col2'])
df['