Pandas创建单独的df遍历现有的df行

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。在Pandas中，可以通过创建一个新的DataFrame来遍历现有DataFrame的行。

要创建一个单独的DataFrame并遍历现有DataFrame的行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个空的DataFrame：

new_df = pd.DataFrame(columns=['列名1', '列名2', ...])

这里的'列名1'、'列名2'等是你想要在新的DataFrame中包含的列名。

1. 遍历现有DataFrame的行，并将每行数据添加到新的DataFrame中：

for index, row in existing_df.iterrows():
    new_row = [row['列名1'], row['列名2'], ...]
    new_df.loc[index] = new_row

这里的existing_df是你要遍历的现有DataFrame，'列名1'、'列名2'等是现有DataFrame中的列名。

通过以上步骤，你就可以创建一个单独的DataFrame并遍历现有DataFrame的行了。

Pandas的优势在于它提供了高效的数据处理和分析能力，可以方便地进行数据清洗、转换、合并、分组等操作。它还具有丰富的数据结构，如Series和DataFrame，可以灵活地处理不同类型的数据。Pandas广泛应用于数据科学、机器学习、金融分析等领域。

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