Pandas for循环没有使用iloc正确更新行吗？

Pandas for循环没有使用iloc正确更新行的原因是，使用for循环遍历DataFrame的行时，直接对行进行更新操作会导致数据无法正确更新。这是因为for循环遍历DataFrame时，返回的是DataFrame的拷贝而不是视图，因此对拷贝进行的更新操作不会影响原始数据。

为了正确更新行，可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的行，并通过索引定位到具体的行进行更新。iterrows()方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。可以通过元组中的行索引和列名来定位到具体的单元格进行更新。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 使用iterrows()方法遍历DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取行索引和行数据
    row_index = index
    row_data = row
    
    # 更新行数据
    df.at[row_index, 'A'] = row_data['A'] * 2
    df.at[row_index, 'B'] = row_data['B'] * 2

# 打印更新后的DataFrame
print(df)

在上述示例中，我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行，然后通过at[]方法定位到具体的单元格进行更新。最终打印出更新后的DataFrame。

Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，适用于处理结构化数据。它提供了丰富的数据操作和处理功能，可以高效地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。Pandas广泛应用于数据科学、机器学习、金融分析、商业决策等领域。

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