Python iterrows函數(shù)是pandas庫(kù)中的一個(gè)函數(shù)，用于遍歷DataFrame的每一行數(shù)據(jù)。它返回一個(gè)迭代器對(duì)象，可以通過(guò)for循環(huán)來(lái)遍歷DataFrame中的每一行數(shù)據(jù)。iterrows函數(shù)的返回值是一個(gè)元組，其中第一個(gè)元素是行索引，第二個(gè)元素是該行數(shù)據(jù)構(gòu)成的Series對(duì)象。iterrows函數(shù)的語(yǔ)法如下：

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`python

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for index, row in dataframe.iterrows():

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# 處理每一行數(shù)據(jù)

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其中，dataframe是要遍歷的DataFrame對(duì)象，index是當(dāng)前行的索引，row是當(dāng)前行的數(shù)據(jù)構(gòu)成的Series對(duì)象。

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iterrows函數(shù)的使用非常靈活，可以用來(lái)做數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等任務(wù)。下面就讓我們來(lái)看看iterrows函數(shù)的一些具體應(yīng)用。

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## 1. 數(shù)據(jù)清洗

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在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，我們經(jīng)常需要遍歷DataFrame中的每一行數(shù)據(jù)，對(duì)其中的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行修正或刪除。iterrows函數(shù)正好可以滿足這個(gè)需求。下面是一個(gè)示例代碼：

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`python

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import pandas as pd

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# 讀取數(shù)據(jù)

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data = pd.read_csv('data.csv')

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# 遍歷每一行數(shù)據(jù)，對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行修正或刪除

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for index, row in data.iterrows():

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if row['age'] < 0:

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data.drop(index, inplace=True)

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elif row['age'] > 100:

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data.loc[index, 'age'] = 100

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上面的代碼中，我們讀取了一個(gè)名為data.csv的數(shù)據(jù)文件，然后遍歷了其中的每一行數(shù)據(jù)。如果發(fā)現(xiàn)某一行數(shù)據(jù)中的age列的值小于0，就將該行數(shù)據(jù)從DataFrame中刪除；如果age列的值大于100，就將其修正為100。

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## 2. 數(shù)據(jù)分析

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在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，我們需要對(duì)DataFrame中的每一行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、計(jì)算等操作。iterrows函數(shù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。下面是一個(gè)示例代碼：

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`python

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import pandas as pd

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# 讀取數(shù)據(jù)

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data = pd.read_csv('data.csv')

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# 統(tǒng)計(jì)每個(gè)人的總收入

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for index, row in data.iterrows():

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total_income = row['salary'] + row['bonus']

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data.loc[index, 'total_income'] = total_income

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# 按照總收入排序

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data = data.sort_values('total_income', ascending=False)

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# 輸出前10名

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print(data.head(10))

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上面的代碼中，我們讀取了一個(gè)名為data.csv的數(shù)據(jù)文件，然后遍歷了其中的每一行數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)人的總收入，并將其保存到新的一列total_income中。我們按照total_income列進(jìn)行降序排序，輸出前10名收入最高的人。

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## 3. 數(shù)據(jù)可視化

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在數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中，我們需要對(duì)DataFrame中的每一行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以便于繪制圖表。iterrows函數(shù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。下面是一個(gè)示例代碼：

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`python

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import pandas as pd

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import matplotlib.pyplot as plt

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# 讀取數(shù)據(jù)

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data = pd.read_csv('data.csv')

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# 統(tǒng)計(jì)每個(gè)人的總收入

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for index, row in data.iterrows():

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total_income = row['salary'] + row['bonus']

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data.loc[index, 'total_income'] = total_income

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# 繪制柱狀圖

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plt.bar(data['name'], data['total_income'])

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plt.xlabel('Name')

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plt.ylabel('Total Income')

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plt.show()

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上面的代碼中，我們讀取了一個(gè)名為data.csv的數(shù)據(jù)文件，然后遍歷了其中的每一行數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)人的總收入，并將其保存到新的一列total_income中。我們使用matplotlib庫(kù)繪制了一個(gè)柱狀圖，用于展示每個(gè)人的總收入。

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## Q&A

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### 1. iterrows函數(shù)和itertuples函數(shù)有什么區(qū)別？

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iterrows函數(shù)和itertuples函數(shù)都可以用于遍歷DataFrame中的每一行數(shù)據(jù)，但它們的返回值不同。iterrows函數(shù)返回一個(gè)元組，其中第一個(gè)元素是行索引，第二個(gè)元素是該行數(shù)據(jù)構(gòu)成的Series對(duì)象；itertuples函數(shù)返回一個(gè)命名元組，其中元素的名稱(chēng)就是DataFrame中的列名，元素的值就是該行數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)列的值。itertuples函數(shù)的返回值更容易處理，也更適合用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

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### 2. iterrows函數(shù)和apply函數(shù)有什么區(qū)別？

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iterrows函數(shù)和apply函數(shù)都可以用于對(duì)DataFrame中的每一行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但它們的處理方式不同。iterrows函數(shù)需要使用for循環(huán)遍歷每一行數(shù)據(jù)，然后對(duì)每一行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；apply函數(shù)可以直接對(duì)整個(gè)DataFrame進(jìn)行處理，不需要使用for循環(huán)。apply函數(shù)的處理速度更快，但在一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中，iterrows函數(shù)可能更加靈活。

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### 3. iterrows函數(shù)和iloc函數(shù)有什么區(qū)別？

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iterrows函數(shù)和iloc函數(shù)都可以用于獲取DataFrame中的某一行數(shù)據(jù)，但它們的返回值不同。iterrows函數(shù)返回一個(gè)元組，其中第一個(gè)元素是行索引，第二個(gè)元素是該行數(shù)據(jù)構(gòu)成的Series對(duì)象；iloc函數(shù)返回一個(gè)Series對(duì)象，其中元素的名稱(chēng)就是DataFrame中的列名，元素的值就是該行數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)列的值。iloc函數(shù)的返回值更易于處理，也更適合用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。

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