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如何遍历DataFrame的行并将这些行添加到空白DataFrame中?

遍历DataFrame的行并将这些行添加到空白DataFrame中可以通过以下步骤完成:

  1. 创建一个空白DataFrame,可以使用pandas库的DataFrame函数创建一个空白DataFrame对象,例如:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)  # df是原始的DataFrame对象,使用其列作为空白DataFrame的列

这样就创建了一个与原始DataFrame具有相同列的空白DataFrame。

  1. 使用iterrows()函数遍历原始DataFrame的行,iterrows()函数将返回每一行的索引和数据,可以通过迭代这些数据来逐行添加到空白DataFrame中,例如:
代码语言:txt
复制
for index, row in df.iterrows():
    new_df = new_df.append(row)

这样就可以逐行遍历原始DataFrame,并将每一行添加到空白DataFrame中。

完整示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建原始DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建空白DataFrame对象
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历原始DataFrame的行并添加到空白DataFrame中
for index, row in df.iterrows():
    new_df = new_df.append(row)

print(new_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

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