遍历dataframe中的行并应用函数_遍历行、pandas、dataframe并添加值_Python遍历行的每个子组并应用函数 - 腾讯云开发者社区

是指对dataframe中的每一行数据逐行进行处理，并将处理结果应用到相应的行上。这种操作通常用于对每一行数据进行个性化的处理或计算。

在Python中，可以使用iterrows()方法来遍历dataframe中的行。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。可以通过解包元组的方式获取行索引和行数据，然后对行数据应用相应的函数进行处理。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义一个函数，对每一行数据进行处理
def process_row(row):
    # 在这里进行个性化的处理或计算
    return row['A'] + row['B']

# 遍历dataframe中的行并应用函数
for index, row in df.iterrows():
    result = process_row(row)
    # 将处理结果应用到相应的行上
    df.at[index, 'result'] = result

# 打印处理结果
print(df)

上述代码中，我们首先创建了一个示例的dataframe，然后定义了一个process_row()函数，该函数对每一行数据进行处理，这里只是简单地将行数据中的'A'列和'B'列相加。接着使用iterrows()方法遍历dataframe中的行，对每一行数据应用process_row()函数，并将处理结果赋值给新的'result'列。最后打印出处理结果的dataframe。

需要注意的是，使用iterrows()方法遍历dataframe中的行并应用函数的效率可能较低，特别是当dataframe较大时。在实际应用中，可以考虑使用apply()方法或向量化操作来提高效率。

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