Pandas:迭代行，添加和减去日期，根据行值将这些日期追加到新列中

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

在Pandas中，可以使用迭代行的方式来操作数据。可以通过遍历DataFrame的行，对每一行进行操作，例如添加和减去日期。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
        '数值': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 迭代行，添加和减去日期，并将结果追加到新列中
df['新列'] = pd.NaT  # 创建一个空的新列
for index, row in df.iterrows():
    new_date = row['日期'] + pd.DateOffset(days=7)  # 添加7天
    df.at[index, '新列'] = new_date

# 打印结果
print(df)

上述代码中，首先创建了一个示例的DataFrame，包含了日期和数值两列。然后，通过pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用iterrows()方法迭代DataFrame的行，对每一行进行操作。在示例中，我们使用pd.DateOffset()函数来添加7天，并将结果追加到新列中。最后，打印出结果DataFrame。

Pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以高效地处理大规模的数据集。它支持灵活的数据操作和转换，可以进行数据清洗、筛选、聚合、合并等操作。此外，Pandas还提供了简单易用的数据可视化功能，可以方便地进行数据探索和展示。

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