python datafram按行

在Python中，DataFrame是pandas库中用于处理和分析数据的一个重要数据结构。如果想要按行访问DataFrame中的数据，你可以使用iterrows()方法。

iterrows()方法可以迭代DataFrame中的每一行，返回每一行的索引和值。你可以使用这个方法来遍历DataFrame中的数据，并按照需要进行处理和操作。

以下是一个简单的示例，演示如何按行访问DataFrame中的数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
                   '年龄': [25, 30, 35],
                   '性别': ['男', '女', '男']})

# 使用iterrows()方法按行访问DataFrame中的数据
for index, row in df.iterrows():
    # 打印每一行的索引和值
    print('行索引:', index)
    print('行数据:')
    print(row)
    print('-------------')

运行上述代码，输出结果如下：

行索引: 0
行数据:
姓名    张三
年龄    25
性别     男
Name: 0, dtype: object
-------------
行索引: 1
行数据:
姓名    李四
年龄    30
性别     女
Name: 1, dtype: object
-------------
行索引: 2
行数据:
姓名    王五
年龄    35
性别     男
Name: 2, dtype: object
-------------

如上所示，通过iterrows()方法，我们可以按行遍历DataFrame，并分别获取每一行的索引和值。你可以根据自己的需求对每一行的数据进行处理和操作。