如何在Python Pandas中进行嵌套循环类型的操作？

在Python Pandas中进行嵌套循环类型的操作可以通过使用iterrows()方法来实现。iterrows()方法可以迭代DataFrame的每一行，并返回每一行的索引和数据。然后，可以使用嵌套循环来遍历每一行的数据。

下面是一个示例代码，演示了如何在Python Pandas中进行嵌套循环类型的操作：

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)

# 嵌套循环操作
for index, row in df.iterrows():
    for column, value in row.iteritems():
        print(f"Index: {index}, Column: {column}, Value: {value}")

输出结果如下：

Index: 0, Column: Name, Value: Alice
Index: 0, Column: Age, Value: 25
Index: 0, Column: City, Value: New York
Index: 1, Column: Name, Value: Bob
Index: 1, Column: Age, Value: 30
Index: 1, Column: City, Value: London
Index: 2, Column: Name, Value: Charlie
Index: 2, Column: Age, Value: 35
Index: 2, Column: City, Value: Paris

在这个示例中，我们使用iterrows()方法迭代DataFrame的每一行。然后，使用嵌套循环遍历每一行的数据，打印出索引、列名和对应的值。

需要注意的是，由于iterrows()方法返回的是一个迭代器，对于大型数据集来说可能会比较慢。如果需要处理大型数据集，可以考虑使用其他更高效的方法，如apply()函数或矢量化操作。

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