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如何跟踪` `pandas`‘数据帧中的无序对

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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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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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