pandas如何行专列

Pandas库中的DataFrame数据结构非常灵活，可以方便地进行行向量操作，也就是“行专门化”（Row-specific operations）。例如，你可以使用`loc[]`、`iloc[]`或者直接通过列名或索引来选择特定行，然后对选中的行应用函数或进行计算。

1. `loc[]`方法基于标签（label-based indexing）：根据行名或列名获取数据，例如：

   df.loc['row_name', 'column_name']  # 获取名为'row_name'的行中'column_name'列的值

2. `iloc[]`方法基于位置（position-based indexing）：根据行和列的整数索引来选取数据，例如：

   df.iloc[row_index, column_index]  # 获取第row_index行，第column_index列的值

另外，如果你想针对某一行应用特定操作，比如创建新的列，可以这样做：

df['new_column'] = df.loc['row_name', 'existing_column'].apply(function)

这里，`function`是一个接受单个值并返回新值的函数。