iterrows()

iterrows()是Pandas中的一个函数，用于遍历DataFrame中的每一行。它返回一个生成器对象，其中每个元素都是一个包含行索引和行数据的元组。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]})

for index, row in df.iterrows():
    print(f"{row['Name']} is {row['Age']} years old.")

输出：

Alice is 25 years old.
Bob is 30 years old.
Charlie is 35 years old.

请注意，由于iterrows()返回的是一个生成器对象，因此在处理大型DataFrame时，可以避免一次性将所有行加载到内存中。但是，由于它需要遍历每一行，因此速度可能比其他方法（如使用向量化操作）慢。

相关问题

iterrows 函数

iterrows 函数是用于 pandas DataFrame 的一种迭代方法。它可以遍历 DataFrame 的每一行，并返回每一行的索引和值。该函数对于对每一行进行操作或者分析时非常有用。其具体应用方法如下：

for index, row in df.iterrows():
   # 对每一行进行操作

其中，`df` 是一个 DataFrame 的变量名，`index` 是当前行的索引，`row` 是当前行的数据（以 Series 格式存储）。在迭代过程中，可以使用 `loc` 方法根据索引值获取每行的具体数据。需要注意的是，iterrows 函数在处理大型 DataFrame 时可能会比较慢，一般建议使用向量化操作。

movies.iterrows

`movies.iterrows()` 是一种用于遍历pandas DataFrame中每一行数据的方法。它返回一个包含每行索引和数据的元组，您可以使用这个元组来访问每行数据的各个字段。具体来说，它返回一个迭代器对象，每次迭代返回一个包含两个元素的元组，第一个元素是行索引，第二个元素是包含该行数据的Series对象。您可以使用元组的第二个元素来访问该行数据的各个字段，例如：`row['movieId']`、`row['title']`、`row['genres']` 等。因此，通过遍历DataFrame中的每一行数据，我们可以将电影ID与其它元数据进行对应。