如何在 Pandas 中遍历 DataFrame 中的行
在Python的pandas库中，DataFrame是一种数据结构，它以表格的形式存储数据和进行操作。要遍历一个DataFrame中的行，可以使用`iterrows()`方法。这个方法会返回一个迭代器，每次迭代都会返回一行的数据，并且可以直接通过列名访问这些数据。

以下是一个简单的例子：

```python
import pandas as pd

# 创建一个简单的数据框
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 24, 35, 32],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
    print("Index: ", index)
    print("Row: ", row)
    print("Name: ", row['Name'])
    print("Age: ", row['Age'])
    print("City: ", row['City'])
```

在这个例子中，我们首先创建了一个包含名字、年龄和城市的数据框。然后，我们使用`iterrows()`方法遍历这个数据框的每一行。在每次迭代中，我们可以通过索引和列名来访问和打印出这行的信息。

如果要在测试用例中使用`iterrows()`方法，可以创建一个简单的数据框，然后使用`iterrows()`方法遍历这个数据框的每一行，并检查输出是否正确。例如：

```python
def test_iterrows():
    # 创建一个简单的数据框
    data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
            'Age': [28, 24, 35, 32],
            'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}
    df = pd.DataFrame(data)

    # 使用iterrows()方法遍历数据框的每一行
    for index, row in df.iterrows():
        assert index == row['Name'], "Index should match name"
        assert row['Age'] == 28, "Age should be 28"
        assert row['City'] == 'New York', "City should be New York"

# 调用测试函数
test_iterrows()
```

在这个测试用例中，我们首先创建了一个简单的数据框。然后，我们在`iterrows()`方法中使用断言来检查输出是否正确。如果所有断言都通过，那么这个测试用例就会成功。

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