Pandas迭代行并将API响应作为新列追加

Pandas是Python中一个强大的数据分析工具库，它提供了丰富的数据处理和分析功能。针对给出的问题，我们可以将其分为两部分来回答。

迭代行并将API响应作为新列追加：在Pandas中，可以使用apply函数来迭代行并将API响应作为新列追加。apply函数可以对DataFrame的每一行或每一列应用一个函数，并返回一个Series或DataFrame。具体步骤如下：

Step 1: 定义一个函数来调用API并返回需要的响应数据。

import requests

def call_api(row):
    # 获取需要的API请求参数，例如row['参数列']
    parameter = row['参数列']
    
    # 构建API请求
    url = 'API的URL地址'
    response = requests.get(url, params=parameter)
    
    # 解析API响应并返回需要的数据
    data = response.json()
    return data['需要的数据']

Step 2: 使用apply函数将该函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的结果作为新列追加到DataFrame中。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'参数列': [1, 2, 3, 4]})

# 使用apply函数调用API并将结果作为新列追加
df['新列'] = df.apply(call_api, axis=1)

以上代码示例中，我们定义了一个名为call_api的函数，用于调用API并返回需要的响应数据。然后，我们使用apply函数将该函数应用于DataFrame的每一行，并将返回的结果作为新列追加到DataFrame中。最终得到的DataFrame中将包含原始数据以及新的列。

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