如何在Python中从循环中的原始数据帧行构建新的数据帧？

在Python中，可以使用pandas库来从循环中的原始数据帧构建新的数据帧。下面是一个示例代码，展示了如何实现这个过程：

import pandas as pd

# 原始数据帧
df_original = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新的数据帧
df_new = pd.DataFrame(columns=['C', 'D'])

# 循环遍历原始数据帧的行
for index, row in df_original.iterrows():
    # 从原始数据帧中获取需要的数据
    a = row['A']
    b = row['B']
    
    # 根据需要的逻辑进行处理
    c = a + b
    d = a - b
    
    # 将处理后的数据添加到新的数据帧中
    df_new = df_new.append({'C': c, 'D': d}, ignore_index=True)

# 打印新的数据帧
print(df_new)

在这个示例中，我们首先创建了一个原始数据帧df_original，其中包含两列'A'和'B'。然后，我们创建了一个空的新数据帧df_new，其中包含两列'C'和'D'。接下来，我们使用iterrows()方法遍历原始数据帧的每一行，并从中获取需要的数据。然后，根据需要的逻辑进行处理，并将处理后的数据添加到新的数据帧中。最后，我们打印出新的数据帧df_new。

这种方法可以用于从循环中的原始数据帧构建新的数据帧。在实际应用中，可以根据具体需求进行逻辑处理，并使用pandas提供的各种方法和函数来操作数据帧。

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