如何迭代具有多个列的多个数据帧的行

迭代具有多个列的多个数据帧的行可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将多个数据帧存储在一个列表中，每个数据帧代表一个表格。确保每个数据帧具有相同的列名和列数。
2. 使用循环遍历列表中的每个数据帧。可以使用for循环或者apply函数来实现。
3. 在每个数据帧中，使用迭代器（例如iterrows()函数）来遍历每一行。迭代器将返回每一行的索引和对应的值。
4. 在迭代器中，可以使用条件语句或其他逻辑来处理每一行的数据。可以对每一行进行计算、过滤、转换等操作。
5. 如果需要，可以将处理后的数据存储在新的数据帧中，或者直接在原始数据帧中进行修改。

以下是一个示例代码，演示如何迭代具有多个列的多个数据帧的行：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]})

# 将数据帧存储在列表中
data_frames = [df1, df2, df3]

# 迭代数据帧
for df in data_frames:
    # 迭代每一行
    for index, row in df.iterrows():
        # 处理每一行的数据
        # 例如，计算每一行的和
        row_sum = row['A'] + row['B']
        print("Row sum:", row_sum)

        # 可以将处理后的数据存储在新的数据帧中
        # 或者直接在原始数据帧中进行修改

在这个示例中，我们创建了三个数据帧df1、df2和df3，并将它们存储在一个列表data_frames中。然后，我们使用两个嵌套的循环来迭代每个数据帧和每一行。在每一行中，我们计算了列'A'和列'B'的和，并打印结果。你可以根据实际需求修改处理每一行数据的逻辑。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因使用的编程语言和具体的数据处理库而有所不同。同时，根据实际情况，你可能需要根据具体的需求进行适当的修改和调整。