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成对获取DataFrame中每一行的所有列值,而不使用zip

在Python中,可以使用iterrows()方法来成对获取DataFrame中每一行的所有列值,而不使用zip函数。iterrows()方法返回一个迭代器,每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。

以下是使用iterrows()方法获取DataFrame中每一行的所有列值的示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用iterrows()方法获取每一行的所有列值
for index, row in df.iterrows():
    # 打印行索引和行数据
    print(f"Row index: {index}")
    print(f"Row data: {row}\n")

输出结果如下:

代码语言:txt
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Row index: 0
Row data: A    1
B    4
C    7
Name: 0, dtype: int64

Row index: 1
Row data: A    2
B    5
C    8
Name: 1, dtype: int64

Row index: 2
Row data: A    3
B    6
C    9
Name: 2, dtype: int64

在上述示例中,我们使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行,每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。你可以根据需要使用行索引和行数据进行进一步的处理或分析。

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