使用Power BI在Python中迭代数据帧以生成新的数据帧

Power BI是一款由微软开发的商业智能工具，它可以帮助用户通过数据可视化和分析来理解和展示数据。在Python中使用Power BI可以通过Power BI的Python库来实现。

迭代数据帧是指对数据帧中的每一行进行遍历和处理。在Python中，可以使用for循环来迭代数据帧，并通过对每一行进行操作来生成新的数据帧。

下面是一个示例代码，演示如何使用Power BI在Python中迭代数据帧以生成新的数据帧：

import pandas as pd

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

# 创建一个空的新数据帧
new_df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 迭代数据帧并生成新的数据帧
for index, row in df.iterrows():
    # 对每一行进行操作，生成新的行数据
    new_row = {'Name': row['Name'], 'Age': row['Age']+1, 'City': row['City']}
    # 将新的行数据添加到新数据帧中
    new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

# 打印新的数据帧
print(new_df)

上述代码中，首先创建了一个示例数据帧df，然后创建了一个空的新数据帧new_df。接下来使用for循环和iterrows()方法迭代数据帧df中的每一行，对每一行进行操作并生成新的行数据new_row。最后将新的行数据添加到新数据帧new_df中，并使用print语句打印新的数据帧。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的操作和处理。在使用Power BI进行数据分析和可视化时，可以根据生成的新数据帧来创建报表、图表等。

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