遍历一个DataFrame和assign值中的行可以通过使用iterrows()方法来实现。iterrows()方法返回一个迭代器,可以遍历DataFrame的每一行,并返回行索引和行数据。
下面是一个示例代码,展示了如何遍历一个DataFrame和assign值中的行:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 28, 30],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
# 打印行索引和行数据
print('Row Index:', index)
print('Row Data:', row)
# 对行数据进行操作,例如assign值
df.at[index, 'City'] = 'Tokyo'
# 打印更新后的DataFrame
print(df)
上述代码中,我们首先创建了一个示例的DataFrame,然后使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行。在遍历过程中,我们可以通过index和row来访问行索引和行数据。在示例中,我们对每一行的'City'列进行了赋值操作,将其更新为'Tokyo'。最后,我们打印更新后的DataFrame。
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扩展。
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