如何在循环中遍历Dataframe特定列

在循环中遍历Dataframe特定列，可以使用iterrows()方法或者apply()方法。

使用iterrows()方法： iterrows()方法可以迭代Dataframe的每一行，并返回每一行的索引和数据。可以通过指定列名来获取特定列的值。

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用iterrows()方法遍历特定列
for index, row in df.iterrows():
    column_value = row['B']  # 获取特定列的值
    print(column_value)

使用apply()方法： apply()方法可以对Dataframe的每一行或每一列应用一个函数。可以通过指定axis参数为1来对每一行应用函数，并通过指定列名来获取特定列的值。

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 定义一个函数来处理特定列的值
def process_column_value(row):
    column_value = row['B']  # 获取特定列的值
    # 在这里进行特定列的处理操作
    return column_value

# 使用apply()方法遍历特定列
column_values = df.apply(process_column_value, axis=1)
print(column_values)

以上是在循环中遍历Dataframe特定列的两种常用方法。根据具体的需求和场景，选择合适的方法来处理特定列的数据。