循环遍历pandas数据帧并将列表的结果分配给另一个数据帧

可以通过以下步骤实现：

导入pandas库并创建两个空的数据帧df1和df2：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame()
df2 = pd.DataFrame()

创建一个列表result_list来存储循环遍历的结果：

result_list = []

使用for循环遍历df1的每一行，获取每一行的值并进行处理：

for index, row in df1.iterrows():
    # 进行处理操作，例如将每一行的值相加
    result = row['column1'] + row['column2']
    # 将结果添加到result_list中
    result_list.append(result)

将result_list赋值给df2的新列：

df2['new_column'] = result_list

完成以上步骤后，df2的new_column列将包含循环遍历df1并处理后的结果。

对于这个问题，可以使用pandas库中的iterrows()方法来遍历数据帧的每一行，并使用列表来存储处理后的结果。最后，将列表的结果分配给另一个数据帧的新列。这种方法适用于处理较小的数据集。如果数据集较大，可以考虑使用apply()方法或矢量化操作来提高性能。

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