以纯文本的形式迭代pandas数据帧行_迭代特定行索引中的pandas数据帧_在pandas数据帧中以数组的形式插入相邻坐标 - 腾讯云开发者社区

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能，特别适用于处理和分析结构化数据。在使用Pandas进行数据处理时，可以通过迭代行来逐行处理数据。

要以纯文本的形式迭代Pandas数据帧行，可以使用iterrows()方法。iterrows()方法返回一个迭代器，可以遍历DataFrame的每一行，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 迭代行并输出每一行的数据
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print("--------------------")

输出结果如下：

Index: 0
Name: Alice
Age: 25
City: New York
--------------------
Index: 1
Name: Bob
Age: 30
City: London
--------------------
Index: 2
Name: Charlie
Age: 35
City: Tokyo
--------------------

在上述示例中，我们使用iterrows()方法迭代了DataFrame的每一行，并输出了每一行的数据。你可以根据需要在迭代过程中进行各种数据处理操作。

需要注意的是，由于iterrows()方法的实现方式，它在处理大型数据集时可能会比较慢。如果需要处理大量数据，可以考虑使用其他更高效的方法，如使用apply()函数或者使用向量化操作。

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