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在满足同一行中的初始条件后遍历Pandas行

,可以通过使用Pandas库中的iterrows()方法来实现。iterrows()方法可以迭代DataFrame的每一行,返回每一行的索引和数据。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

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

# 遍历每一行并输出
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:

代码语言:txt
复制
Index: 0
Name: Alice
Age: 25
City: New York

Index: 1
Name: Bob
Age: 30
City: London

Index: 2
Name: Charlie
Age: 35
City: Paris

在这个例子中,我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行,并输出了每一行的索引和数据。你可以根据需要在遍历过程中进行其他操作,比如根据条件筛选特定行的数据。

关于Pandas的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云Pandas产品介绍

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