如何在python中遍历数据帧的每一行时对列应用条件

在Python中遍历数据帧的每一行并对列应用条件可以使用Pandas库。Pandas是一个功能强大的数据处理库，常用于处理和分析结构化数据。

要在Python中遍历数据帧的每一行并对列应用条件，可以使用iterrows()函数来实现。iterrows()函数返回一个生成器，可以依次遍历每一行的索引和数据。对于每一行，可以使用条件语句来处理列的值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一行并对列应用条件
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] > 30:
        # 对满足条件的列进行操作
        df.loc[index, 'City'] = 'Unknown'

# 打印修改后的数据帧
print(df)

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df，包含了姓名、年龄和城市信息。然后，使用iterrows()函数遍历每一行的索引和数据。在示例中，我们对年龄大于30的行，将对应的城市值修改为'Unknown'。

以上代码的输出结果为：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
1      Bob   30    London
2  Charlie   35   Unknown

对于条件处理后的数据帧，可以根据实际需求进行进一步的操作，比如保存到文件、进行数据分析等。

此外，Pandas库还提供了许多其他功能，如数据过滤、排序、统计等，可根据具体需求进行使用。

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