在pandas python中循环的每次迭代中，只将所需的数据放入数据帧中。

在pandas中，可以使用迭代器来循环遍历数据帧中的每一行或每一列，并且只将所需的数据放入数据帧中。这种方式可以提高代码的效率和性能。

在循环迭代中，可以使用iterrows()方法来遍历数据帧的每一行，该方法返回一个包含索引和行数据的元组。可以通过索引来访问行中的每个元素，并将所需的数据放入数据帧中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法循环遍历数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 只将所需的数据放入数据帧中
    df.at[index, 'Name'] = row['Name'].upper()

print(df)

输出结果为：

   Name  Age      City
0  JOHN   25  New York
1  EMMA   28    London
2  MIKE   30     Paris

在这个例子中，我们使用iterrows()方法遍历数据帧的每一行，并将每个姓名转换为大写字母，然后将其放回数据帧中。

对于更复杂的操作，可以使用apply()方法来自定义函数，并将其应用于数据帧的每一行或每一列。

这是pandas中循环的每次迭代中只将所需数据放入数据帧的一种方法。pandas是一个强大的数据分析工具，广泛应用于数据处理、数据清洗、数据可视化等领域。

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