如何使用循环从Pandas数据帧中获取值？

在Pandas中，可以使用循环从数据帧中获取值。下面是一种常见的方法：

1. 首先，使用iterrows()函数迭代数据帧的每一行。该函数返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含索引和行数据的元组。
2. 在循环中，可以使用元组解包将索引和行数据分别赋值给变量。
3. 然后，可以通过列名或列索引来访问行数据中的特定值。

以下是一个示例代码：

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)

# 使用循环从数据帧中获取值
for index, row in df.iterrows():
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    city = row['City']
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

输出结果为：

Name: Alice, Age: 25, City: New York
Name: Bob, Age: 30, City: London
Name: Charlie, Age: 35, City: Paris

这个方法适用于小型数据集，但对于大型数据集来说，使用循环可能效率较低。在处理大型数据集时，推荐使用Pandas的向量化操作和内置函数，以提高性能。

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