pandas的嵌套循环

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

嵌套循环是指在循环语句中嵌套另一个循环语句的情况。在pandas中，可以使用for循环和iterrows()方法来实现嵌套循环。

具体实现嵌套循环的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 嵌套循环遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    for column in df.columns:
        print(row[column])

上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的DataFrame。然后使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，再使用内层循环遍历每一列，并打印出每个单元格的值。

pandas的嵌套循环可以用于对DataFrame进行复杂的数据处理和分析操作，例如根据条件筛选数据、计算统计指标等。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的循环方式和pandas函数来完成相应的任务。

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