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在迭代数据帧时,如何将新找到的值放入同一索引处的新列?

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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
   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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