如何编写用于迭代DataFrame的for循环，并将其子集为仅包含在每次迭代中检索到的那些列？

在Python中，可以使用iteritems()方法迭代DataFrame的列，并通过选择需要的列来创建子集。以下是编写用于迭代DataFrame的for循环并将其子集为仅包含在每次迭代中检索到的那些列的示例代码：

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]})

# 迭代DataFrame的列
for col_name, col_data in df.iteritems():
    # 创建只包含当前列的子集DataFrame
    subset_df = df[[col_name]]
    
    # 在这里可以对子集DataFrame进行进一步的操作或分析
    # 例如，可以计算每列的平均值
    col_mean = subset_df.mean()
    print(f"Column {col_name}: Mean = {col_mean}")

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上述代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame df，然后使用iteritems()方法迭代DataFrame的列。在每次迭代中，我们通过选择当前列来创建一个子集DataFrame subset_df。你可以在子集DataFrame上执行任何进一步的操作或分析。在示例代码中，我们计算了每列的平均值，并打印出结果。

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