Pandas迭代行在函数中不起作用

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，迭代行在函数中不起作用的原因是Pandas的数据结构主要是基于列向量的，而不是行向量。

Pandas中最常用的数据结构是DataFrame，它类似于一个二维表格，每列可以是不同的数据类型。当我们在函数中使用迭代行时，实际上是在迭代DataFrame的列，而不是行。这是因为DataFrame的设计目标是进行列向量操作，以提高性能和效率。

如果我们想要在函数中迭代行，可以使用iterrows()方法。iterrows()方法可以将DataFrame的每一行转换为一个元组，其中包含行索引和行数据。我们可以通过遍历这些元组来实现对行的迭代操作。

下面是一个示例代码，展示了如何使用iterrows()方法迭代行：

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()方法迭代行
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print()

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，然后使用iterrows()方法迭代行。在迭代过程中，我们可以通过row['列名']的方式访问每一行的数据。

需要注意的是，由于iterrows()方法返回的是一个生成器，所以在处理大型数据集时，可能会影响性能。如果需要对大型数据集进行行迭代操作，推荐使用其他更高效的方法，如使用apply()函数或者使用NumPy库进行向量化操作。

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