Pandas，通过迭代行将一个数据帧的列值添加到另一个数据帧

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高效的数据结构和数据分析功能，可以方便地处理和分析大规模数据集。

在Pandas中，可以通过迭代行将一个数据帧（DataFrame）的列值添加到另一个数据帧。具体操作可以使用iterrows()方法来遍历一个数据帧的每一行，并通过索引操作将对应的列值添加到另一个数据帧。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 遍历df1的每一行
for index, row in df1.iterrows():
    # 将df1的列值添加到df2
    df2 = df2.append(row)

# 打印结果
print(df2)

上述代码中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，然后使用iterrows()方法遍历df1的每一行。在遍历过程中，通过索引操作将对应的列值添加到df2中。最后打印出结果。

需要注意的是，使用iterrows()方法遍历数据帧的每一行会比较慢，特别是当数据量较大时。如果需要处理大规模数据集，推荐使用Pandas提供的其他高效的方法，如向量化操作或使用apply()方法。

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