为模拟函数创建迭代数据帧

为了模拟函数创建迭代数据帧，可以使用Python中的pandas库来实现。pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了DataFrame对象来处理结构化数据。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用pandas的DataFrame对象来创建一个空的数据帧：

df = pd.DataFrame()

接下来，我们可以定义一个模拟函数，例如一个简单的线性函数：

def simulate_function(x):
    return 2*x + 1

然后，我们可以使用循环来生成迭代数据，并将结果添加到数据帧中：

for i in range(10):
    x = i
    y = simulate_function(x)
    df = df.append({'x': x, 'y': y}, ignore_index=True)

在上面的代码中，我们使用循环从0到9生成了一系列的x值，并通过模拟函数计算对应的y值。然后，我们将每个x和y值作为字典添加到数据帧中。

最后，我们可以打印出数据帧的内容：

print(df)

这将输出如下的数据帧：

     x     y
0  0.0   1.0
1  1.0   3.0
2  2.0   5.0
3  3.0   7.0
4  4.0   9.0
5  5.0  11.0
6  6.0  13.0
7  7.0  15.0
8  8.0  17.0
9  9.0  19.0

这样，我们就成功地模拟了函数创建迭代数据帧。在实际应用中，可以根据具体需求修改模拟函数和迭代次数，以生成不同的数据帧。

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