在迭代时更新pandas中的dataframe

，可以通过使用iterrows()方法来实现。iterrows()方法可以迭代dataframe的每一行，并返回每一行的索引和数据。

下面是一个示例代码，展示了如何在迭代时更新dataframe中的数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 迭代dataframe的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 更新dataframe中的数据
    df.at[index, 'A'] = row['A'] * 2
    df.at[index, 'B'] = row['B'] * 2

# 打印更新后的dataframe
print(df)

输出结果为：

   A   B
0  2   8
1  4  10
2  6  12

在上述示例中，我们使用iterrows()方法迭代了dataframe的每一行。然后，通过at[]方法来更新每一行的数据。在这个例子中，我们将每一列的值都乘以2来更新数据。

需要注意的是，使用iterrows()方法进行迭代更新可能会比较慢，特别是当dataframe的大小较大时。如果需要高效地更新dataframe，可以考虑使用向量化的操作，例如使用apply()方法或者使用pandas的其他函数来实现相同的功能。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM、腾讯云云原生容器服务TKE。

• 腾讯云数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
• 腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
• 腾讯云云原生容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke