for循环来创建数据帧，这些数据帧是另一个数据帧的子集

for循环是一种常用的编程结构，用于重复执行一段代码。在创建数据帧时，使用for循环可以方便地生成多个数据帧，这些数据帧是另一个数据帧的子集。

数据帧是一种数据结构，类似于数据库表格。它是由行和列组成的二维表格，每列包含一种数据类型的数据。数据帧常用于数据分析和处理，可以对数据进行筛选、排序、聚合等操作。

在使用for循环创建数据帧的过程中，可以根据需要定义循环变量和循环条件。通过遍历另一个数据帧的行或列，可以按照特定的条件选择子集数据，然后将这些数据组合成新的数据帧。

下面是一个示例代码，使用for循环创建子集数据帧：

import pandas as pd

# 原始数据帧
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
                   '年龄': [20, 25, 30, 35],
                   '性别': ['男', '女', '男', '女']})

# 创建空数据帧，用于存储子集数据
subset_df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])

# 使用for循环遍历原始数据帧的行
for index, row in df.iterrows():
    # 根据条件筛选子集数据
    if row['年龄'] < 30:
        # 将子集数据添加到新数据帧中
        subset_df = subset_df.append(row)

# 打印子集数据帧
print(subset_df)

上述代码中，通过遍历原始数据帧df的行，并根据年龄小于30的条件筛选出子集数据，将子集数据添加到空数据帧subset_df中。最后打印出子集数据帧。

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