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如何遍历Pandas DataFrame并在其上运行函数

在 Pandas 中,可以使用 iterrows() 方法遍历 DataFrame,并在其上运行函数。iterrows() 方法返回一个迭代器,每次迭代返回一个包含索引和行数据的元组。

以下是一个示例代码,展示如何遍历 Pandas DataFrame 并在其上运行函数:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数,对每一行的数据进行处理
def process_row(row):
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    city = row['City']
    # 在这里可以进行自定义的处理操作
    # 例如,打印每一行的数据
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

# 遍历 DataFrame 并在其上运行函数
for index, row in df.iterrows():
    process_row(row)

运行上述代码,将会输出以下结果:

代码语言:txt
复制
Name: Alice, Age: 25, City: New York
Name: Bob, Age: 30, City: London
Name: Charlie, Age: 35, City: Paris

在实际应用中,可以根据具体需求在 process_row() 函数中进行各种操作,例如数据处理、计算、筛选等。请根据具体场景自行调整函数的实现。

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