python dataframe 使用index遍历
（实用版）
1.介绍 Python DataFrame 
2.介绍 DataFrame 的 index 属性 
3.遍历 DataFrame 的 index 属性的方法 
4.遍历示例 
5.结论
正文
## 1.介绍 Python DataFrame
在 Python 中，DataFrame 是一种数据结构，用于处理表格数据。它是 Pandas 库中的一个重要组成部分，可以方便地对数据进行操作和处理。DataFrame 由两部分组成：行（rows）和
列（columns）。每一行表示一个记录，每一列表示一个字段。
## 2.介绍 DataFrame 的 index 属性
DataFrame 有一个名为 index 的属性，表示 DataFrame 的行索引。index 属性可以是一个整数列表、字符串列表或者其他一维数组。它用于唯一标识 DataFrame 中的每一行数据。
## 3.遍历 DataFrame 的 index 属性的方法
要遍历 DataFrame 的 index 属性，可以使用 for 循环。具体做法是：
```python 
for index_value in df.index: 
    # 在这里对 index_value 进行操作 
```
其中，`df`是 DataFrame 对象，`index_value`表示遍历到的当前行索引。
## 4.遍历示例
下面是一个遍历 DataFrame index 属性的示例：
```python 
import pandas as pd
# 创建一个简单的 DataFrame 
data = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]} 
df = pd.DataFrame(data)
# 遍历 DataFrame 的 index 属性 
for index_value in df.index: 
    print(f"Index value: {index_value}") 
    print(f"Row data: {df.loc[index_value]}") 
    print("---------") 
```
输出结果：
``` 
Index value: 0 
python index函数Row data: A    1 
dtype: int64 
ame: 0, dtype: int64 
------ 
Index value: 1 
Row data: A    2 
dtype: int64 
ame: 1, dtype: int64 
------ 
Index value: 2 
Row data: A    3 
dtype: int64 
ame: 2, dtype: int64 
------ 
```
## 5.结论
通过遍历 DataFrame 的 index 属性，我们可以对 DataFrame 的每一行数据进行操作。