利用pandas模块初始化m行n列的dataframe，并逐个遍历修改该dataframe的每一个值

import pandas as pd

# 初始化m行n列的dataframe
m = 3
n = 4
df = pd.DataFrame([[0]*n]*m)

# 遍历修改每一个值
for i in range(m):
for j in range(n):
df.iloc[i,j] = i+j

print(df)

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利用pandas模块初始化m行n列的dataframe，并逐个遍历修改该dataframe的每一个值，最后将每行倒过来，请给出完整的python代码

import pandas as pd

# 初始化m行n列的dataframe
m = 3
n = 4
df = pd.DataFrame([[0]*n]*m)

# 逐个遍历修改df的每一个值
for i in range(m):
    for j in range(n):
        df.iloc[i,j] = i*n + j

# 将每行倒过来
df = df.iloc[:, ::-1]

print(df)

输出结果：

   3  2  1  0
0  3  2  1  0
1  7  6  5  4
2 11 10  9  8

利用pandas模块初始化m行n列的dataframe，并逐个遍历修改该dataframe的每一个值，最后将每行内容倒过来，行和列的索引名称不变，请给出完整的python代码

以下是初始化m行n列的dataframe并逐个遍历修改每一个值，并将每行内容倒过来的Python代码：

import pandas as pd

# 初始化m行n列的dataframe，值都为0
m = 3
n = 4
df = pd.DataFrame(0, index=range(m), columns=range(n))

# 遍历每个元素，将其值修改为元素所在行列的乘积
for i in range(m):
    for j in range(n):
        df.iat[i, j] = i * j

# 输出修改后的dataframe
print(df)

# 将每行内容倒过来
df = df.iloc[:, ::-1]

# 输出倒过来后的dataframe
print(df)

运行代码后，输出结果如下：

   0  1  2  3
0  0  0  0  0
1  0  1  2  3
2  0  2  4  6
   3  2  1  0
0  0  0  0  0
1  3  2  1  0
2  6  4  2  0

其中，第一个输出结果是原始的dataframe，每个元素的值为其所在行列的乘积；第二个输出结果是将每行内容倒过来后的dataframe。