在pandas中使用iterrows进行迭代时划分行

在pandas中，使用iterrows方法可以对DataFrame进行迭代，并按行划分数据。

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。可以通过解包元组的方式获取行索引和行数据。

使用iterrows方法的示例代码如下：

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)

# 使用iterrows进行迭代
for index, row in df.iterrows():
    print('Index:', index)
    print('Row:', row)
    print('---')

输出结果如下：

Index: 0
Row: Name         Alice
Age              25
City      New York
Name: 0, dtype: object
---
Index: 1
Row: Name         Bob
Age            30
City      London
Name: 1, dtype: object
---
Index: 2
Row: Name       Charlie
Age               35
City          Paris
Name: 2, dtype: object
---

在迭代过程中，可以根据需要对行数据进行处理或使用。需要注意的是，iterrows方法在处理大型数据集时可能会比较慢，因为它是基于Python的迭代器实现的。

对于划分行的应用场景，iterrows方法可以用于对每一行进行逐行处理，例如数据清洗、特征工程等操作。同时，也可以结合其他pandas的方法和函数进行更复杂的数据处理和分析。

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