Python pandas:在遍历dataframe时将信息从字典追加到行

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，其中最重要的数据结构是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储不同类型的数据，并且可以进行灵活的数据操作和分析。

在遍历DataFrame时，可以使用iterrows()方法来遍历每一行，并将信息从字典追加到行。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。

下面是一个示例代码，演示了如何使用iterrows()方法将字典信息追加到DataFrame的每一行：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 定义一个字典
data = {'Name': 'John', 'Age': 25, 'City': 'New York'}

# 将字典信息追加到DataFrame的每一行
df = df.append(data, ignore_index=True)

# 遍历DataFrame并打印每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['City'])

在上面的示例中，首先创建了一个空的DataFrame，然后定义了一个字典data，包含了姓名、年龄和城市信息。接着使用append()方法将字典信息追加到DataFrame的每一行，通过设置ignore_index参数为True，可以重新生成行索引。最后使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，并打印出姓名、年龄和城市信息。

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