在pandas
中,可以使用iterrows()
方法来跟踪数据帧中的无序对。iterrows()
方法可以用来迭代每一行,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:
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()方法迭代数据帧中的每一行
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:
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
---
在上面的示例中,我们使用iterrows()
方法迭代数据帧中的每一行,并输出了每一行的索引以及对应的数据。你可以根据需要对每一行的数据进行处理或分析。
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