pandas:迭代数据帧，对每一行执行SQL查询

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理二维数据。

迭代数据帧是指对DataFrame中的每一行进行遍历操作。在pandas中，可以使用iterrows()方法来实现对DataFrame的迭代。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。通过遍历这个迭代器，可以对每一行执行SQL查询或其他操作。

对于每一行执行SQL查询的具体实现，可以使用pandas的DataFrame的行数据构造SQL查询语句，并通过数据库连接工具（如MySQL Connector）将查询结果返回。具体步骤如下：

导入pandas和数据库连接工具的相关库：

import pandas as pd
import mysql.connector

创建数据库连接：

cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
                              host='localhost', database='database_name')

构造SQL查询语句并执行：

cursor = cnx.cursor()
for index, row in df.iterrows():
    sql_query = "SELECT * FROM table_name WHERE column1 = '{}'".format(row['column1'])
    cursor.execute(sql_query)
    result = cursor.fetchall()
    # 处理查询结果
    ...

关闭数据库连接：

cursor.close()
cnx.close()

pandas在数据分析和数据处理领域有着广泛的应用场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。对于迭代数据帧并执行SQL查询的场景，可以用于将DataFrame中的数据与数据库中的数据进行比对、筛选、关联等操作。

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