for循环给dataframe赋值

可以使用 `iterrows()` 方法遍历 DataFrame 中的每一行，然后通过索引或标签给每个单元格赋值。例如，假设有一个 DataFrame `df`，它有三列 `col1`、`col2` 和 `col3`，可以使用以下代码使用 for 循环为其赋值：

for index, row in df.iterrows():
    row['col1'] = some_value
    row['col2'] = some_other_value
    df.at[index, 'col3'] = yet_another_value

在这个例子中，`iterrows()` 方法返回一个元组 `(index, row)`，其中 `index` 是行索引，`row` 是包含该行数据的 Series 对象。然后可以使用 `row` 对象的标签或索引来对单元格进行赋值，也可以使用 `at[]` 方法通过行索引和列标签来对单元格进行赋值。

相关问题

DataFrame 赋值

DataFrame赋值是指为DataFrame对象中的某一列或某一行赋予新的数值或数据。在Python中，可以使用多种方法进行DataFrame赋值。

其中一种方法是将数据直接赋值给DataFrame对象的某一列。可以使用`data['column_name'] = pd.DataFrame(data_list)`的语法来将数据列表`data_list`赋值给DataFrame对象中的`column_name`列。例如，`data['add'] = pd.DataFrame(data_list)`将数据列表`data_list`赋值给DataFrame对象中的`add`列。

另一种方法是通过循环来为DataFrame对象的某一列赋值。可以使用`for`循环遍历DataFrame的索引，并使用索引值来访问每一行，并将对应的数值赋值给指定的列。例如，可以使用以下代码实现循环赋值：`for i in range(len(data)): data['add'][i] = new_value`，其中`new_value`是要赋给`add`列的新数值。

另外，如果需要对满足某一条件的数据进行赋值，可以先使用条件判断语句筛选出符合条件的行，然后再进行赋值操作。可以使用以下代码实现这一操作：

data.loc[data['column_name'] > threshold, 'column_name'] = new_value

其中，`column_name`是要进行赋值的列名，`threshold`是条件的阈值，`new_value`是新的数值。这个代码将会把满足条件`column_name`大于`threshold`的行的`column_name`列的值赋为`new_value`。[3]

总结起来，DataFrame赋值可以通过直接赋值、循环赋值和条件赋值等多种方法实现，具体的方法可以根据具体需求来选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [dataframe赋值](https://blog.csdn.net/gan618/article/details/97375476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas之DataFrame格式给满足对应条件的某一列进行赋值](https://blog.csdn.net/sinat_33909696/article/details/116028682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

使用for循环使用DataFrame.columns属性迭代每个列名。在for循环体内： 使用str.strip()方法删除字符串开头和结尾的空格。 将更新后的列名附加到列表new_columns。 将更新后的列名赋值给DataFrame.columns属性。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'  A ': [1, 2], 'B  ': [3, 4]})

# 打印原始列名
print('原始列名：', df.columns)

# 创建空列表
new_columns = []

# 迭代每个列名，更新并附加到new_columns
for col in df.columns:
    new_col = col.strip()  # 删除开头和结尾的空格
    new_columns.append(new_col)

# 更新DataFrame的列名
df.columns = new_columns

# 打印更新后的列名
print('更新后的列名：', df.columns)

输出：

原始列名： Index(['  A ', 'B  '], dtype='object')
更新后的列名： Index(['A', 'B'], dtype='object')