如何遍历pandas数据帧和随机数到现有行的每个元素

在Python中，可以使用iterrows()函数来遍历pandas数据帧的每一行，并使用random模块生成随机数。以下是一个完整的解决方案：

import pandas as pd
import random

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 遍历行中的每个元素
    for column, value in row.iteritems():
        # 生成随机数并更新当前元素
        df.at[index, column] = random.randint(0, 100)

# 打印更新后的数据帧
print(df)

这段代码首先创建了一个示例的数据帧，其中包含了姓名、年龄和薪资三列。然后，使用iterrows()函数遍历数据帧的每一行。在每一行的内部循环中，使用iteritems()函数遍历当前行的每个元素。通过df.at[index, column]可以访问并更新当前元素。在本例中，我们使用random.randint(0, 100)生成一个0到100之间的随机数来更新每个元素。最后，打印更新后的数据帧。

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