Python for-loop基于条件更改行值是否正常工作，但不会更改pandas dataframe上的值？

在Python中，for循环通常用于遍历列表、元组、字符串等可迭代对象。当基于条件更改行值时，如果循环变量仅是一个临时变量，而不是列表、元组或字符串中的实际元素，那么循环不会更改pandas DataFrame上的值。

Pandas是一个强大的数据分析库，它提供了DataFrame数据结构，类似于Excel中的表格。DataFrame由行和列组成，可以存储和操作大量的数据。如果想要在循环中更改DataFrame的值，可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的行，并使用at或iat方法来更新特定的单元格。

以下是一个示例代码，展示了如何在for循环中使用iterrows()和at方法来更新DataFrame的值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Age': [25, 30, 35]})

# 输出原始DataFrame
print('原始DataFrame：')
print(df)

# 遍历DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
    if row['Name'] == 'Bob':
        # 使用at方法更新特定的单元格
        df.at[index, 'Age'] = 32

# 输出更新后的DataFrame
print('更新后的DataFrame：')
print(df)

运行上述代码，将会输出如下结果：

原始DataFrame：
      Name  Age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35
更新后的DataFrame：
      Name  Age
0    Alice   25
1      Bob   32
2  Charlie   35

以上代码中，通过遍历DataFrame的行，当满足条件row['Name'] == 'Bob'时，使用at方法更新相应的Age值。

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