dataframe遍历每一行

可以使用`iterrows()`方法来遍历DataFrame中的每一行。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

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

# 使用iterrows()遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(f'第{index}行数据为{row}')

输出结果如下：

第0行数据为A    1
B    4
Name: 0, dtype: int64
第1行数据为A    2
B    5
Name: 1, dtype: int64
第2行数据为A    3
B    6
Name: 2, dtype: int64

在`iterrows()`方法中，每次循环返回的是一个元组，其中第一个元素是行的索引，第二个元素是该行对应的Series对象。可以通过Series对象的索引来访问每一列的值。

相关问题

DataFrame如何遍历每一行

在Python中，可以使用`iterrows()`方法遍历DataFrame的每一行，例如：

import pandas as pd

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

# 遍历每一行并打印输出
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['B'])

其中`iterrows()`方法返回一个生成器，每次迭代都会返回当前行的索引和数据。在遍历过程中，可以通过`row['列名']`来获取每列的值。