使用pandas，我如何逐行遍历数据帧，但每行都是它自己的数据帧

在使用pandas进行逐行遍历数据帧时，可以使用iterrows()方法来实现。iterrows()方法返回一个迭代器，可以遍历数据帧的每一行，并返回每一行的索引和数据。

下面是一个示例代码，展示如何使用iterrows()方法逐行遍历数据帧：

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)

# 使用iterrows()方法遍历数据帧
for index, row in df.iterrows():
    # 获取每一行的数据
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    city = row['City']
    
    # 在这里可以对每一行的数据进行处理或分析
    # 例如，可以根据条件筛选特定的行
    
    # 打印每一行的数据
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df。然后，使用iterrows()方法遍历数据帧，通过迭代器返回每一行的索引和数据。在循环中，我们可以通过row['列名']的方式获取每一行的数据，并进行相应的处理或分析。

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