迭代特定行索引中的pandas数据帧

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了DataFrame数据结构，可以方便地处理和分析数据。在处理DataFrame时，有时我们需要迭代特定行索引中的数据。

要迭代特定行索引中的pandas数据帧，可以使用iterrows()方法。iterrows()方法返回一个迭代器，可以遍历DataFrame的每一行，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。

下面是一个示例代码，演示如何迭代特定行索引中的pandas数据帧：

import pandas as pd

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

# 迭代特定行索引中的数据
for index, row in df.iterrows():
    if index == 1:  # 只迭代索引为1的行
        print(f"Index: {index}")
        print(f"Name: {row['Name']}")
        print(f"Age: {row['Age']}")
        print(f"City: {row['City']}")

输出结果为：

Index: 1
Name: Bob
Age: 30
City: London

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据帧。然后，使用iterrows()方法迭代特定行索引中的数据，通过判断索引是否为1，只迭代了索引为1的行。最后，打印出该行的姓名、年龄和城市信息。

需要注意的是，iterrows()方法返回的行数据是一个Series对象，可以通过列名来访问具体的值。

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