循环pandas Dataframe并返回多个Dataframe

是指在使用pandas库处理数据时，需要对一个Dataframe进行循环遍历，并根据特定条件返回多个新的Dataframe。

在循环遍历Dataframe时，可以使用iterrows()方法来获取每一行的索引和数据。然后，可以根据特定条件对数据进行处理，并将满足条件的数据存储到新的Dataframe中。

以下是一个示例代码，演示如何循环遍历Dataframe并返回多个Dataframe：

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个空列表，用于存储满足条件的Dataframe
result = []

# 循环遍历Dataframe
for index, row in df.iterrows():
    # 根据特定条件进行判断
    if row['Age'] > 30:
        # 满足条件，将数据存储到新的Dataframe中
        result.append(pd.DataFrame([row]))

# 打印结果
for df in result:
    print(df)

上述代码中，我们创建了一个示例Dataframe，并定义了一个空列表result用于存储满足条件的Dataframe。然后，使用iterrows()方法遍历Dataframe的每一行，根据条件判断是否满足要求，如果满足则将该行数据存储到新的Dataframe中，并将新的Dataframe添加到result列表中。最后，通过循环遍历result列表，打印出满足条件的Dataframe。

这种方法可以根据具体需求进行修改，例如可以根据不同的条件返回不同的Dataframe，或者对满足条件的数据进行进一步处理。

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