遍历行、pandas、dataframe并添加值

遍历行是指在数据处理过程中逐行访问数据集中的每一行。在Python中，可以使用pandas库来进行数据处理和分析，其中的DataFrame对象可以方便地进行行遍历操作。

pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。DataFrame是pandas中最常用的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

要遍历DataFrame的行，可以使用iterrows()方法。这个方法返回一个迭代器，可以逐行访问DataFrame中的数据。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'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print()

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，通过index和row变量分别获取行的索引和数据。在循环中，我们可以根据需要访问每一行的具体列数据。

pandas的DataFrame提供了丰富的数据处理和分析功能，适用于各种数据处理场景，例如数据清洗、数据聚合、数据筛选等。在云计算领域，可以利用pandas的DataFrame来处理大规模的数据集，进行数据分析和挖掘。

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