在迭代数据帧时,可以使用iterrows()
方法来遍历数据帧的每一行,并通过索引来访问和修改特定的列。
以下是一个示例代码,演示如何将新找到的值放入同一索引处的新列:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建一个新的空列
df['C'] = None
# 使用iterrows()方法迭代数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
# 访问特定列的值
value = row['A'] + row['B']
# 将新值放入同一索引处的新列
df.at[index, 'C'] = value
# 打印更新后的数据帧
print(df)
输出结果为:
A B C
0 1 4 5
1 2 5 7
2 3 6 9
在这个示例中,我们首先创建了一个新的空列C
,然后使用iterrows()
方法迭代数据帧的每一行。在每次迭代中,我们通过索引和列名访问特定的列值,并进行相应的操作。最后,使用at
方法将新的值放入同一索引处的新列C
中。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。
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