Python 每3秒将行从数据帧逐个复制到数据帧

我试图在每一个特定的时间（例如3秒）一行一行地传输（从一个数据帧传输到另一个数据帧），但是我被结果卡住了

我现在共享我的代码：

import pandas as pd
import time

file_name = 'schio_000_orig.csv'
cor_file = pd.read_csv(file_name,
                    sep=',',
                    header=None,
                    usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
                    names=['COL_1', 'DATE', 'TIME','X', 'N','Y','E','DATA', 'COL_2','COL_3'])


largo = len(cor_file)

base = cor_file.loc[[0]]
    
#appended_data = []

appended_data = cor_file.loc[[0]]

for i in range(largo):
    data = cor_file.loc[[i]]
    appended_data.append(data)
    print(appended_data)
    time.sleep(2)
appended_data = pd.concat(appended_data)

---

谢谢大家。

您能共享5行左右的示例输入数据吗？而不是创建新变量并计算行数，只需在数据框上运行

.iterrows（）

。另外，请告诉我们您当前的结果是什么，除了拥有刚开始导入的文件的1:1副本之外，您还希望从代码中得到什么。

import pandas as pd
import time

file_name = 'schio_000_orig.csv'
cor_file = pd.read_csv(file_name,
                sep=',',
                header=None,
                usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
                names=['COL_1', 'DATE', 'TIME','X', 'N','Y','E','DATA', 'COL_2','COL_3'])

appended_data = pd.DataFrame()

for row, cont in cor_file.iterrows():
    appended_data = appended_data.append(cont)
    time.sleep(2)
print(appended_data)