高效地遍历pandas行

可以通过以下几种方式实现：

1. 使用iterrows()方法：
   • 概念：iterrows()方法是pandas中的一个迭代器，用于遍历DataFrame的每一行。
   • 优势：简单易用，适用于小型数据集。
   • 应用场景：适用于需要对每一行进行操作或处理的情况。
   • 示例代码：import pandas as pd

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

 for index, row in df.iterrows():

     print(row['A'], row['B'])

 ```

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1. 使用itertuples()方法：
   • 概念：itertuples()方法是pandas中的一个迭代器，用于遍历DataFrame的每一行，并返回一个命名元组。
   • 优势：比iterrows()方法更快速，适用于大型数据集。
   • 应用场景：适用于需要高性能遍历每一行的情况。
   • 示例代码：import pandas as pd

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

 for row in df.itertuples():

     print(row.A, row.B)

 ```

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1. 使用apply()方法：
   • 概念：apply()方法是pandas中的一个函数，用于对DataFrame的每一行应用自定义函数。
   • 优势：灵活性高，可以自定义处理逻辑。
   • 应用场景：适用于需要对每一行进行复杂处理的情况。
   • 示例代码：import pandas as pd

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

 def process_row(row):

     return row['A'] + row['B']

 df['C'] = df.apply(process_row, axis=1)

 ```

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1. 使用向量化操作：
   • 概念：向量化操作是利用pandas的矢量化功能，通过一次性操作整个数据集来提高效率。
   • 优势：速度最快，适用于简单的元素级操作。
   • 应用场景：适用于需要对整个数据集进行简单操作的情况。
   • 示例代码：import pandas as pd

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

 df['C'] = df['A'] + df['B']

 ```

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以上是高效地遍历pandas行的几种方法，根据具体需求选择合适的方法可以提高代码的执行效率和性能。