python中iterrows()函数的用法

在 Python 中，`iterrows()` 函数是 `pandas` 库中 `DataFrame` 对象的一个方法，用于遍历数据框中的每一行。它返回一个 `pandas` 数据帧中每一行的索引和数据，索引是数据帧中的行标签，数据则是该行中每个列的值。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 遍历数据帧中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['name'], row['age'])

执行上述代码，输出结果如下：

0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35

可以看到，`iterrows()` 函数返回的是一个迭代器，通过 `for` 循环遍历该迭代器，可以得到数据帧中每一行的索引和数据。在上面的示例代码中，我们将索引赋值给 `index` 变量，将 `name` 列的值赋值给 `row['name']` 变量，将 `age` 列的值赋值给 `row['age']` 变量。

需要注意的是，由于 `iterrows()` 函数是一个 Python 迭代器，因此在遍历过程中会比较慢，不适合处理大型数据集。如果需要处理大型数据集，建议使用其他更为高效的方法，例如 `apply()` 函数或 `numpy` 数组。