如何在每个循环中遍历python pandas中的不同函数/过滤器方法(或不同语句)

在Python的pandas库中，可以使用不同的函数或过滤器方法来遍历每个循环。下面是一些常用的方法：

1. 使用iterrows()方法：
   • 概念：iterrows()方法允许遍历DataFrame的每一行，返回每一行的索引和数据。
   • 优势：可以方便地访问每一行的数据，并进行相应的操作。
   • 应用场景：适用于需要按行处理数据的情况。
   • 示例代码：
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• 使用apply()方法：
  • 概念：apply()方法允许对DataFrame的每一行或每一列应用自定义的函数。
  • 优势：可以根据自定义函数的逻辑对每一行或每一列进行处理。
  • 应用场景：适用于需要对每一行或每一列进行复杂计算或处理的情况。
  • 示例代码：
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• 使用iteritems()方法：
  • 概念：iteritems()方法允许遍历DataFrame的每一列，返回每一列的名称和数据。
  • 优势：可以方便地访问每一列的数据，并进行相应的操作。
  • 应用场景：适用于需要按列处理数据的情况。
  • 示例代码：
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• 使用pipe()方法：
  • 概念：pipe()方法允许将DataFrame传递给自定义函数进行处理。
  • 优势：可以将多个操作组合成一个函数，并对DataFrame进行连续处理。
  • 应用场景：适用于需要对DataFrame进行多个操作的情况。
  • 示例代码：
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以上是在每个循环中遍历Python pandas中不同函数/过滤器方法的一些常用方法和示例代码。根据具体的需求和场景，可以选择适合的方法来处理数据。