iterrows()

### 回答1：
iterrows() 是 pandas 中的一个方法，用于遍历 DataFrame 中的每一行。它返回一个迭代器，可以用于循环遍历 DataFrame 中的每一行，每次迭代返回 (index, Series) 对，其中 index 是行的索引，Series 是该行数据组成的 Series 对象。例如，可以使用以下代码来遍历一个名为 df 的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

for index, row in df.iterrows():
    print(f"index: {index}, name: {row['name']}, age: {row['age']}")

输出结果为：

index: 0, name: Alice, age: 25
index: 1, name: Bob, age: 30
index: 2, name: Charlie, age: 35

### 回答2：
iterrows()是pandas库中的一个方法，用于迭代DataFrame的每一行。该方法返回一个迭代器，可以遍历DataFrame的每一行，并返回每一行的索引和值。iterrows()方法返回的每一行都是一个由索引和Series对象组成的元组。

使用iterrows()方法，我们可以在循环中逐行处理DataFrame的数据。例如，我们可以根据每一行的值进行计算、筛选、转换等操作。

要使用iterrows()方法，我们可以通过以下方式进行迭代：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()迭代DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    print('索引:', index)
    print('行数据:', row)
    print('姓名:', row['姓名'])
    print('年龄:', row['年龄'])
    print('性别:', row['性别'])
    print('--------------')

以上代码将依次输出每一行的索引、行数据以及每一列的值。

iterrows()方法的缺点是速度较慢，因为它需要对DataFrame的每一行进行迭代。在处理大量数据时，可以考虑其他更高效的方法，如使用向量化操作或apply()方法。

### 回答3：
iterrows() 是 Pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于遍历 DataFrame 中的每一行并返回每一行的索引和值。

iterrows() 方法返回一个迭代器，可以通过循环进行遍历。在每一次迭代中，它会返回一个元组，其中包含当前行的索引和一个 Series 对象。

使用 iterrows() 方法的一个常见用例是在遍历过程中对每一行进行处理或数据操作。可以通过在循环中使用索引和列名来访问每个单元格的值。例如，可以根据特定的条件对某些单元格进行修改，或者基于每一行的值生成一个新的列。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 iterrows() 方法遍历一个 DataFrame 并对每一行的值进行操作：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    city = row['City']
    
    # 对每一行的值进行操作
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

输出结果如下：

Name: Alice, Age: 25, City: New York
Name: Bob, Age: 30, City: London
Name: Charlie, Age: 35, City: Paris

需要注意的是，由于 iterrows() 方法的性能相对较低，它在处理大型数据集时可能会比较慢。在这种情况下，推荐使用其他更高效的方法来处理 DataFrame 数据。