逐行DataFrame分割

是指将一个DataFrame对象按行进行分割，将每一行作为一个独立的数据集。这种分割方式常用于数据预处理、数据分析和机器学习等领域。

在Python中，可以使用pandas库来进行逐行DataFrame分割。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 逐行分割DataFrame
rows = []
for index, row in df.iterrows():
    rows.append(row)

# 打印分割后的数据集
for row in rows:
    print(row)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame对象。然后，使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，并将每一行添加到一个列表中。最后，我们打印了分割后的数据集。

逐行DataFrame分割可以应用于许多场景，例如：

1. 数据预处理：可以将原始数据按行分割，然后对每一行进行清洗、转换或筛选操作。
2. 数据分析：可以将数据集按行分割，然后对每一行进行统计、聚合或计算操作。
3. 机器学习：可以将数据集按行分割，然后将每一行作为一个样本，用于训练模型或进行预测。

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