Pandas中的嵌套迭代

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据处理功能。在Pandas中，嵌套迭代是指在DataFrame中遍历行和列的操作。

嵌套迭代可以通过使用iterrows()方法实现。iterrows()方法返回一个迭代器，可以遍历DataFrame的每一行，每一行都表示为一个索引和一个Series对象。在每一行中，可以使用iteritems()方法遍历该行的每一个元素，每个元素都表示为一个列名和一个值。

嵌套迭代在处理复杂的数据结构和需要逐个处理每个元素的情况下非常有用。例如，可以使用嵌套迭代来计算每个元素的平方、筛选满足条件的行、进行数据转换等操作。

以下是一个示例代码，演示了如何在Pandas中进行嵌套迭代：

import pandas as pd

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

# 使用iterrows()方法进行嵌套迭代
for index, row in df.iterrows():
    print('Index:', index)
    print('Row:')
    for column, value in row.iteritems():
        print(column, ':', value)
    print('---')

输出结果如下：

Index: 0
Row:
Name : Alice
Age : 25
City : New York
---
Index: 1
Row:
Name : Bob
Age : 30
City : London
---
Index: 2
Row:
Name : Charlie
Age : 35
City : Paris
---

在上述示例中，我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行，并使用iteritems()方法遍历了每一行的每一个元素。通过这种嵌套迭代的方式，我们可以逐个访问和处理DataFrame中的数据。

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