使用.iterrows() for循环将行追加到数据帧

使用.iterrows()方法可以迭代数据帧的每一行，并返回行索引和行数据。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 使用.iterrows()迭代每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['A'], row['B'])

输出结果：

0 1 a
1 2 b
2 3 c

这里的index是行索引，row是包含每一行数据的Series对象。通过row['A']和row['B']可以获取对应列的值。

.iterrows()方法适用于需要对每一行进行操作或处理的场景，例如数据清洗、行级别的计算等。然而，对于大型数据集，使用.iterrows()可能会比较慢，因为它是基于纯Python的迭代器。在这种情况下，最好使用向量化的方法或使用.apply()来处理数据帧。