使用iterrows进行循环时出现错误

是因为iterrows方法返回的是一个迭代器，每次迭代返回的是一个包含索引和行数据的元组。在循环过程中，如果对行数据进行修改，会导致原始数据的改变，进而影响后续的迭代。此外，iterrows方法的性能相对较低，不适用于大规模数据的处理。

为了避免使用iterrows方法出现错误，可以考虑使用更高效的方法来遍历DataFrame，例如使用iteritems、itertuples或者直接使用向量化操作。这些方法在处理大规模数据时具有更好的性能。

以下是一些替代iterrows方法的示例：

1. 使用iteritems方法：

for column, series in df.iteritems():
    # 对每一列进行操作
    pass

1. 使用itertuples方法：

for row in df.itertuples(index=False):
    # 对每一行进行操作，返回的是一个命名元组
    pass

1. 使用向量化操作：

# 对整个DataFrame进行操作，无需循环
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

以上是针对使用iterrows方法出现错误的解决方案，希望能对您有所帮助。如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。