在df.iterrows之后将结果应用于数据集
在使用df.iterrows()方法遍历DataFrame的每一行后，可以将结果应用于数据集的不同操作中。df.iterrows()方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。
以下是一些可以在df.iterrows()之后应用于数据集的操作示例：
- 访问行数据： 可以使用元组解包的方式访问每一行的索引和数据。例如，使用row_index和row_data变量分别接收行索引和行数据：
- 访问行数据： 可以使用元组解包的方式访问每一行的索引和数据。例如，使用row_index和row_data变量分别接收行索引和行数据：
- 修改行数据： 可以通过修改row_data来修改行数据。例如，可以使用条件语句修改满足特定条件的行数据：
- 修改行数据： 可以通过修改row_data来修改行数据。例如，可以使用条件语句修改满足特定条件的行数据：
- 添加新列： 可以在遍历过程中添加新的列。例如，可以通过计算得到的结果添加一个新的列：
- 添加新列： 可以在遍历过程中添加新的列。例如，可以通过计算得到的结果添加一个新的列：
- 删除行： 可以使用df.drop()方法删除满足特定条件的行。例如，可以删除某一列的值为特定值的行：
- 删除行： 可以使用df.drop()方法删除满足特定条件的行。例如，可以删除某一列的值为特定值的行：
- 其他操作： 在df.iterrows()之后，还可以进行其他各种操作，如数据筛选、数据统计、数据可视化等，具体操作取决于需求和使用的库或工具。
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