这篇文章将为大家详细讲解有关Pandas实现复制dataframe中的每一行，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Pandas实现复制DataFrame中的每一行
简介
Pandas是一个用于数据操作和分析的强大Python库。它提供了一个称为DataFrame的结构，用于存储和操作表格数据。复制DataFrame中的每一行是一项常见的任务，有多种方法可以在Pandas中实现。
方法
1. 使用iterrows()
iterrows()方法返回一个迭代器，用于遍历DataFrame中的每一行。它返回一个元组，其中包含行的索引和一个包含行值的Series对象。以下是如何使用iterrows()复制每一行：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Mary", "Bob"], "age": [20, 25, 30]})
# 使用iterrows()遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
# 创建新行，索引与原始行相同
new_row = pd.Series(row.values, index=index)
# 将新行添加到新DataFrame
new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)2. 使用loc()
loc()方法用于通过索引或标签选择DataFrame中的行或列。以下是如何使用loc()复制每一行：
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Mary", "Bob"], "age": [20, 25, 30]})
# 使用loc()选择每一行
new_df = pd.DataFrame()
for index in df.index:
# 创建新行，索引与原始行相同
new_row = df.loc[index]
# 将新行添加到新DataFrame
new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)3. 使用apply()
apply()方法用于应用一个函数到DataFrame的每一行。以下是如何使用apply()复制每一行：
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Mary", "Bob"], "age": [20, 25, 30]})
# 使用apply()将每一行转换为新行
def create_new_row(row):
return pd.Series(row.values, index=row.index)
new_df = df.apply(create_new_row, axis=1)4. 使用concat()
concat()方法用于将多个DataFrame对象连接在一起。以下是如何使用concat()复制每一行：
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Mary", "Bob"], "age": [20, 25, 30]})
# 创建一个包含每一行的DataFrame列表
rows = []
for index in df.index:
# 创建一个包含当前行的新DataFrame
new_row = df.loc[index].to_frame().T
# 将新DataFrame添加到列表
rows.append(new_row)
# 使用concat()连接DataFrame列表
new_df = pd.concat(rows)性能比较
在性能方面，iterrows()通常是最快的，其次是loc()、apply()和concat()。但是，具体性能可能会根据DataFrame的大小和结构而有所不同。
最佳实践
在选择复制DataFrame中每一行的方法时，请考虑以下最佳实践：
- 对于小型
DataFrame，iterrows()通常是最有效的。 - 对于较大的
DataFrame，loc()或apply()可能更有效，具体取决于DataFrame的结构。 - 如果复制后的
DataFrame不需要任何修改，则concat()可能是一个不错的选择。
以上就是Pandas实现复制dataframe中的每一行的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
