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如何使用iterrows()迭代并检查子集

iterrows()是Pandas库中的一个函数,用于迭代DataFrame的每一行。它返回一个迭代器,每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。

使用iterrows()迭代并检查子集的步骤如下:

  1. 导入Pandas库:在代码中导入Pandas库,以便使用iterrows()函数。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建DataFrame:创建一个包含数据的DataFrame对象。
代码语言:txt
复制
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用iterrows()迭代并检查子集:使用iterrows()函数迭代DataFrame的每一行,并检查满足特定条件的子集。
代码语言:txt
复制
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] > 25:
        print(row['Name'], 'is above 25 years old.')

在上述代码中,我们使用iterrows()迭代df的每一行,并检查每行的年龄是否大于25。如果满足条件,则打印该行的姓名。

使用iterrows()的优势是可以方便地遍历DataFrame的每一行,并对行数据进行处理或条件判断。它适用于需要逐行处理数据的情况,例如数据清洗、特征工程等。

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