用循环修改dataFrame的每一行数据

在Python的pandas库中，你可以使用循环（如for循环）配合Pandas DataFrame的迭代方法来逐行处理DataFrame的数据。这里是一个基本的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 创建一个新的DataFrame来保存修改后的结果
new_df = pd.DataFrame()

# 使用for循环遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 在这里对row进行修改，例如增加一列'C'
    row['C'] = row['A'] + row['B']
    
    # 将修改后的行添加到新DataFrame中
    new_df.loc[index] = row

# 如果你想直接在原地修改df，可以使用applymap()函数，但这通常不是推荐的做法，因为这会影响原始数据结构：
# df = df.apply(lambda r: r.to_dict(), axis=1).apply(pd.Series)

print(new_df)