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如何在pandas数据帧中迭代行

在pandas数据帧中迭代行可以使用iterrows()方法。iterrows()方法返回一个迭代器,可以逐行遍历数据帧。每一次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。

下面是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
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iterrows()方法迭代行
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print()

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
Index: 0
Name: Alice
Age: 25
City: New York

Index: 1
Name: Bob
Age: 30
City: London

Index: 2
Name: Charlie
Age: 35
City: Paris

在这个例子中,我们使用iterrows()方法迭代了数据帧df的每一行,并打印了每一行的索引和数据。

在实际应用中,迭代行可以用于对每一行进行操作、筛选特定行的数据、计算行级别的统计信息等。但需要注意的是,由于iterrows()方法使用了迭代器,对于大型数据帧来说,迭代行的效率可能较低。如果需要对整个数据帧进行操作,推荐使用向量化的pandas操作,以提高性能。

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