Python iterrows函數是pandas庫中的一個函數，用于遍歷DataFrame的每一行數據。它返回一個迭代器對象，可以通過for循環來遍歷DataFrame中的每一行數據。iterrows函數的返回值是一個元組，其中第一個元素是行索引，第二個元素是該行數據構成的Series對象。iterrows函數的語法如下：

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`python

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for index, row in dataframe.iterrows():

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# 處理每一行數據

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其中，dataframe是要遍歷的DataFrame對象，index是當前行的索引，row是當前行的數據構成的Series對象。

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iterrows函數的使用非常靈活，可以用來做數據清洗、數據分析、數據可視化等任務。下面就讓我們來看看iterrows函數的一些具體應用。

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## 1. 數據清洗

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在數據清洗過程中，我們經常需要遍歷DataFrame中的每一行數據，對其中的錯誤數據進行修正或刪除。iterrows函數正好可以滿足這個需求。下面是一個示例代碼：

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`python

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import pandas as pd

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# 讀取數據

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

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# 遍歷每一行數據，對錯誤數據進行修正或刪除

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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，我們讀取了一個名為data.csv的數據文件，然后遍歷了其中的每一行數據。如果發現某一行數據中的age列的值小于0，就將該行數據從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. 數據分析

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在數據分析過程中，我們需要對DataFrame中的每一行數據進行統計、計算等操作。iterrows函數可以幫助我們實現這個目標。下面是一個示例代碼：

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`python

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import pandas as pd

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# 讀取數據

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

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# 統計每個人的總收入

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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，我們讀取了一個名為data.csv的數據文件，然后遍歷了其中的每一行數據，計算每個人的總收入，并將其保存到新的一列total_income中。我們按照total_income列進行降序排序，輸出前10名收入最高的人。

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## 3. 數據可視化

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在數據可視化過程中，我們需要對DataFrame中的每一行數據進行處理，以便于繪制圖表。iterrows函數可以幫助我們實現這個目標。下面是一個示例代碼：

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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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# 讀取數據

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

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# 統計每個人的總收入

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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，我們讀取了一個名為data.csv的數據文件，然后遍歷了其中的每一行數據，計算每個人的總收入，并將其保存到新的一列total_income中。我們使用matplotlib庫繪制了一個柱狀圖，用于展示每個人的總收入。

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## Q&A

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### 1. iterrows函數和itertuples函數有什么區別？

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iterrows函數和itertuples函數都可以用于遍歷DataFrame中的每一行數據，但它們的返回值不同。iterrows函數返回一個元組，其中第一個元素是行索引，第二個元素是該行數據構成的Series對象；itertuples函數返回一個命名元組，其中元素的名稱就是DataFrame中的列名，元素的值就是該行數據中對應列的值。itertuples函數的返回值更容易處理，也更適合用于數據分析和機器學習等領域。

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### 2. iterrows函數和apply函數有什么區別？

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iterrows函數和apply函數都可以用于對DataFrame中的每一行數據進行處理，但它們的處理方式不同。iterrows函數需要使用for循環遍歷每一行數據，然后對每一行數據進行處理；apply函數可以直接對整個DataFrame進行處理，不需要使用for循環。apply函數的處理速度更快，但在一些復雜的數據處理場景中，iterrows函數可能更加靈活。

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### 3. iterrows函數和iloc函數有什么區別？

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iterrows函數和iloc函數都可以用于獲取DataFrame中的某一行數據，但它們的返回值不同。iterrows函數返回一個元組，其中第一個元素是行索引，第二個元素是該行數據構成的Series對象；iloc函數返回一個Series對象，其中元素的名稱就是DataFrame中的列名，元素的值就是該行數據中對應列的值。iloc函數的返回值更易于處理，也更適合用于數據分析和機器學習等領域。

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