可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame()
df2 = pd.DataFrame()
result_list = []
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)
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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