Python 在数据帧上迭代时向其添加元素

我有一个名为

SBPV_DBPV

的数据框架，看起来像这样：

    STUDY_ID    SBPV    DBPV
0   1        12.927571  19.054308
1   3        12.635492  10.603099
2   5        25.825786  7.663226
3   6        16.931817  12.369440

我试图手动实现KMeans算法。所以我有3个质心，我试图计算每行到这些质心的距离，并将最小质心附加到数据帧中的行：

for i, row in SBPV_DBPV.iterrows():
    #distance of each row to the 3 centroids
    dist1 = ((row['SBPV'] - (k1.values.reshape(-1,1)[0]))**2 + (row['DBPV'] - k1.values.reshape(-1,1)[1])**2)**0.5
    dist2 = (row['SBPV'] - (k2.values.reshape(-1,1)[0])**2 + (row['DBPV'] - k2.values.reshape(-1,1)[1])**2)**0.5 
    dist3 = (row['SBPV'] - (k3.values.reshape(-1,1)[0])**2 + (row['DBPV'] - k3.values.reshape(-1,1)[1])**2)**0.5 
    row['cluster'] = min(dist1,dist2,dist3)

但是，在我运行循环之后，数据帧不会被修改。我已经读到，我必须使用

.apply

来修改数据帧，但我不知道如何在迭代行时实现这一点

谢谢

您需要更改：

row['cluster'] = min(dist1,dist2,dist3)

致：

用于按索引值赋值

SBPV_DBPV.loc[i, 'cluster'] = min(dist1,dist2,dist3)