Python Pandas DataFrame遍歷行是一種常見(jiàn)的操作，可以幫助我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐行處理和分析。我將為您詳細(xì)介紹如何使用Python Pandas庫(kù)來(lái)遍歷DataFrame的行。

我們需要導(dǎo)入Pandas庫(kù)并讀取DataFrame數(shù)據(jù)。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)名為"df"的DataFrame對(duì)象，包含了我們需要處理的數(shù)據(jù)。

`python

import pandas as pd

# 讀取DataFrame數(shù)據(jù)

df = pd.read_csv('data.csv')

接下來(lái)，我們可以使用iterrows()方法來(lái)遍歷DataFrame的行。該方法會(huì)返回一個(gè)迭代器，每次迭代返回一個(gè)包含行索引和行數(shù)據(jù)的元組。
`python
# 遍歷DataFrame的行
for index, row in df.iterrows():
    # 在這里對(duì)每一行的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理
    # 可以通過(guò)row[column_name]來(lái)訪問(wèn)每個(gè)列的值
    pass

在上述代碼中，我們使用了for循環(huán)來(lái)遍歷DataFrame的每一行。通過(guò)iterrows()方法返回的元組，我們可以分別獲取行索引和行數(shù)據(jù)。在循環(huán)體中，您可以根據(jù)需要對(duì)每行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，例如計(jì)算、篩選、修改等操作。

值得注意的是，使用iterrows()方法進(jìn)行遍歷的效率可能不如其他方法，特別是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)。如果您需要高效遍歷DataFrame的行，可以考慮使用其他方法，如apply()函數(shù)或向量化操作。

如果您需要在遍歷過(guò)程中修改DataFrame的值，建議使用at或iat方法，而不是直接使用iterrows()返回的元組。這樣可以提高代碼的效率和可讀性。

總結(jié)一下，Python Pandas提供了多種方法來(lái)遍歷DataFrame的行，其中iterrows()方法是最常見(jiàn)的一種。通過(guò)使用這些方法，您可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐行處理和分析。希望本文對(duì)您有所幫助！

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