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通过原df循环创建新df时停止覆盖

，可以使用以下方法：

创建一个空的新数据框，然后在循环中逐步填充数据：

import pandas as pd

new_df = pd.DataFrame()  # 创建一个空的新数据框

for index, row in df.iterrows():
    # 在循环中处理原df的每一行数据，并将结果添加到新数据框中
    new_row = process_row(row)  # 自定义函数，处理原df的每一行数据
    new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

# 新数据框包含了原df中每一行经过处理后的数据

使用列表推导式或生成器表达式，将每一行的处理结果存储在一个列表或生成器中，然后将其转换为数据框：

import pandas as pd

new_rows = [process_row(row) for index, row in df.iterrows()]  # 列表推导式

new_df = pd.DataFrame(new_rows)  # 将列表转换为数据框

# 新数据框包含了原df中每一行经过处理后的数据

在上述代码中，process_row()是一个自定义函数，用于处理原df的每一行数据并返回处理结果。你可以根据具体需求自行编写该函数。

这种方法可以避免覆盖原df，而是创建一个新的数据框来存储处理后的数据。

相关搜索:在for循环中创建新的df coulmns 为" for“循环的每次迭代创建新的df列使用for循环和追加更快地创建新的df 为R中的新df中的新值创建循环如何通过将df ID#替换为另一个df的名称来创建新的df？如何在python中循环列表时动态创建df？如何从循环的结果中创建一个新的df？通过匹配numpy数组和pandas数据帧创建新的pandas df 通过在大型df中的现有列上应用函数来创建新列时，PySpark崩溃为for循环中的df创建新列，其名称为现有列+字符串 Pandas:通过对不同dfs中的列求和来创建新df的Pythonic方法基于附加的字典列表在df中创建新列，并在字典Pandas列表上循环通过**kwargs和*args传递两个df列，以使用relativedelta创建新的日期列在满足通过NSArray循环的条件时创建新的UILabel 当我在DF中添加用于创建新列的分组函数时，它不能按预期工作创建新的列联表时，仅运行通过最后一次迭代的For循环当我的CSV数据在这么多行之后通过read.table读入R时，将停止创建新行并用"，“分隔这些值。

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