以for-each方式处理pandas.DataFrame行的内置方法

pandas是一个强大的数据分析工具，提供了许多内置方法来处理DataFrame对象。其中，使用for-each方式处理DataFrame行的内置方法是iterrows()。

iterrows()方法返回一个迭代器，可以遍历DataFrame的每一行。每一次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。可以通过解包元组的方式获取行索引和行数据，然后进行相应的处理。

以下是iterrows()方法的使用示例：

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()遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    city = row['City']
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

输出结果为：

Name: Alice, Age: 25, City: New York
Name: Bob, Age: 30, City: London
Name: Charlie, Age: 35, City: Paris

在上述示例中，我们使用iterrows()方法遍历了DataFrame的每一行，并通过解包元组的方式获取了行索引和行数据。然后，我们可以根据需要对行数据进行处理，例如打印每一行的姓名、年龄和城市信息。

需要注意的是，由于iterrows()方法返回的是一个迭代器，因此在处理大型DataFrame时可能会影响性能。如果需要对DataFrame进行复杂的操作，推荐使用其他更高效的方法，如向量化操作或使用apply()函数。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。