循环遍历组Pandas Dataframe并获取sum/count

循环遍历组Pandas Dataframe并获取sum/count是指在使用Pandas库进行数据分析时，对于一个DataFrame对象中的某一列或多列进行循环遍历，并计算其和(sum)或计数(count)的操作。

Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。在Pandas中，DataFrame是一种二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，每列可以有不同的数据类型。

要循环遍历组Pandas Dataframe并获取sum/count，可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的每一行，并对指定的列进行累加求和或计数操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 初始化sum和count变量
sum_salary = 0
count_rows = 0

# 使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 对Salary列进行累加求和
    sum_salary += row['Salary']
    # 计数行数
    count_rows += 1

# 输出结果
print("Sum of Salary:", sum_salary)
print("Count of Rows:", count_rows)

上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame对象df，包含了三列数据：Name、Age和Salary。然后，我们使用iterrows()方法遍历了df的每一行，对Salary列进行累加求和，并计数行数。最后，输出了求和结果和行数。

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