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如何迭代已存在的pandas数据帧中的特定列

在Pandas中,可以使用iterrows()方法迭代已存在的数据帧中的特定列。iterrows()方法将返回一个迭代器,每次迭代都会返回索引和行数据。然后,可以使用行数据中的特定列进行操作或修改。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
        'Age': [28, 32, 45],
        'Salary': [5000, 6000, 7000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 迭代特定列并修改值
for index, row in df.iterrows():
    # 以Salary列为例,对每一行进行操作
    salary = row['Salary']
    updated_salary = salary + 1000  # 对Salary列的值加上1000
    df.at[index, 'Salary'] = updated_salary

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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   Name  Age  Salary
0  John   28    6000
1  Emma   32    7000
2 Peter   45    8000

在上面的代码中,我们创建了一个包含Name、Age和Salary三列的数据帧。然后,使用iterrows()方法迭代每一行,并对Salary列进行操作。通过at[]方法,我们可以访问和修改指定行列位置的值,这里我们通过索引和列名来指定位置。最后,打印输出修改后的数据帧。

需要注意的是,使用iterrows()方法进行迭代操作可能不是最高效的方式,特别是对于大型数据帧而言。在某些情况下,可能会有更好的解决方案,比如使用apply()方法等。

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