dataframe for循环

在Python中，DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，它类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。DataFrame提供了很多方便的方法来操作和分析数据。

如果你想要在DataFrame中进行循环操作，可以使用for循环结合iterrows()方法或者itertuples()方法来遍历每一行数据。这两种方法都可以逐行访问DataFrame中的数据，并返回每一行的索引和数据。

下面是使用iterrows()方法进行循环遍历的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法进行循环遍历
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print()

输出结果为：

Index: 0
Name: Tom
Age: 28
City: New York

Index: 1
Name: Nick
Age: 32
City: Paris

Index: 2
Name: John
Age: 25
City: London

在循环中，`index`表示每一行的索引，`row`表示每一行的数据。你可以根据需要访问每一列的值，例如`row['Name']`表示访问Name列的值。

另外，使用itertuples()方法也可以实现类似的功能，它返回一个命名元组，其中包含每一行的索引和数据。使用方法与iterrows()类似，只是访问列的方式略有不同。

希望以上内容能够帮助到你！