如何对DataFrame行执行不同的操作？

对DataFrame行执行不同的操作可以通过以下几种方式实现：

1. 使用iterrows()方法遍历每一行：
   • 概念：iterrows()方法是pandas库中的一个函数，用于遍历DataFrame的每一行，返回(index, Series)的元组。
   • 优势：可以逐行处理DataFrame的数据。
   • 应用场景：逐行处理数据，例如对每一行进行计算、筛选、转换等操作。
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• 使用apply()方法对每一行应用自定义函数：
  • 概念：apply()方法是pandas库中的一个函数，用于对DataFrame的每一行应用自定义函数。
  • 优势：可以使用自定义函数对每一行进行复杂的操作。
  • 应用场景：对每一行进行自定义的计算、转换、筛选等操作。
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• 使用loc()方法根据条件选择行，并对选中的行执行操作：
  • 概念：loc()方法是pandas库中的一个函数，用于根据条件选择行。
  • 优势：可以根据条件灵活地选择需要操作的行。
  • 应用场景：根据条件选择特定的行，并对选中的行进行操作。
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• 使用numpy的向量化操作：
  • 概念：numpy是一个Python科学计算库，可以进行向量化操作，对整个DataFrame进行快速的数值计算。
  • 优势：可以高效地对整个DataFrame进行数值计算。
  • 应用场景：对整个DataFrame进行数值计算，例如统计、聚合、运算等。
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以上是对DataFrame行执行不同操作的几种常用方法，根据具体需求选择合适的方法进行操作。