遍历DataFrame每一行的Python方法

在数据分析和处理过程中，经常需要对DataFrame中的每一行进行操作或处理。Python中的pandas库提供了方便的方法来遍历DataFrame中的每一行，以便进行相应的操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python遍历DataFrame每一行，并通过代码示例来演示具体操作。

1. 创建DataFrame

首先，我们需要创建一个简单的DataFrame用于演示。下面是一个包含学生姓名和成绩的DataFrame示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Score': [85, 90, 88]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

      Name  Score
0    Alice     85
1      Bob     90
2  Charlie     88

2. 遍历DataFrame每一行

接下来，我们将演示如何遍历DataFrame中的每一行，并打印出每一行的内容。我们可以使用iterrows()方法来实现这个功能：

for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Score'])

执行以上代码，将会输出每一行的姓名和成绩：

Alice 85
Bob 90
Charlie 88

3. 对每一行进行操作

除了简单地打印每一行的内容，我们也可以对每一行进行操作。例如，计算每个学生的成绩百分比：

for index, row in df.iterrows():
    percentage = (row['Score'] / 100) * 100
    print(f"{row['Name']}的成绩百分比为：{percentage}%")

执行以上代码，将会输出每个学生的成绩百分比：

Alice的成绩百分比为：85.0%
Bob的成绩百分比为：90.0%
Charlie的成绩百分比为：88.0%

4. 流程图

下面是遍历DataFrame每一行的流程图表示：

flowchart TD
    Start --> Get_DataFrame
    Get_DataFrame --> Iterate_Rows
    Iterate_Rows --> Process_Each_Row
    Process_Each_Row --> End

5. 饼状图示例

最后，我们来展示一个简单的饼状图示例，表示学生的成绩分布：

pie
    title 学生成绩分布
    "Alice" : 85
    "Bob" : 90
    "Charlie" : 88

通过以上代码示例和操作步骤，我们学会了如何使用Python遍历DataFrame每一行，并对每一行进行相应的操作。这对于数据分析和处理过程中的行级操作非常有用。希望本文能帮助到你更好地利用pandas库进行数据处理。