Pandas -迭代数据帧并更新每一行

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单且高效。

Pandas中的数据结构主要有两种：Series和DataFrame。Series是一维的标签数组，类似于带有标签的数组或列表。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以看作是由多个Series组成的字典。

迭代数据帧并更新每一行可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要使用Pandas的read_csv()函数或其他适当的函数从文件或其他数据源中读取数据帧。
2. 接下来，我们可以使用for循环来迭代数据帧的每一行。可以使用iterrows()函数来实现这一点，它会返回一个迭代器，每次迭代返回一行的索引和数据。
3. 接下来，我们可以使用for循环来迭代数据帧的每一行。可以使用iterrows()函数来实现这一点，它会返回一个迭代器，每次迭代返回一行的索引和数据。
4. 在循环中，我们可以使用row变量来访问每一行的数据。可以使用列名或列索引来获取特定列的值。
5. 在循环中，我们可以使用row变量来访问每一行的数据。可以使用列名或列索引来获取特定列的值。
6. 在处理每一行的数据时，可以根据需要进行更新操作。可以使用at或iat函数来更新特定单元格的值。
7. 在处理每一行的数据时，可以根据需要进行更新操作。可以使用at或iat函数来更新特定单元格的值。
8. 或者
9. 或者
10. 注意：使用at和iat函数进行更新操作比使用loc和iloc函数更高效。
11. 最后，可以使用to_csv()函数将更新后的数据帧保存到文件或其他数据源中。

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• Pandas官方文档
• Pandas中文文档
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