Python添加匹配行值的新列？解决df.loc报错'int'无loc属性问题

错误原因 #

这个错误说明你的变量 df 不是 pandas DataFrame 对象，而是被意外赋值成了整数。你需要先确保 df 正确初始化为包含表格数据的 DataFrame，再使用 .loc 方法。

步骤1：正确初始化 DataFrame #

首先将你的表格数据转换成 pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 初始化表格数据
data = [
    ["Product 1", "x", "xx"],
    ["Product 2", "a", "aa"],
    ["Product 3", "b", "bb"],
    ["Product 4", "c", "cc"],
    ["Product 5", "y", "y"]
]

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=["Name", "Col1", "Col2"])

步骤2：添加 Col3 列并赋值 #

有两种常用方法可以为不同产品设置特定值：

方法1：使用 .loc 逐个赋值 #

先初始化 Col3 列，再通过条件匹配赋值：

# 初始化 Col3 为缺失值（避免列不存在的问题）
df["Col3"] = pd.NA

# 为每个产品设置对应值
df.loc[df["Name"] == "Product 1", "Col3"] = 100
df.loc[df["Name"] == "Product 2", "Col3"] = 40
df.loc[df["Name"] == "Product 3", "Col3"] = 200  # 替换为你的实际值
df.loc[df["Name"] == "Product 4", "Col3"] = 50   # 替换为你的实际值
df.loc[df["Name"] == "Product 5", "Col3"] = 1000

方法2：使用映射字典（更简洁高效） #

创建产品与值的映射关系，一次性完成赋值：

# 定义产品到 Col3 值的映射
col3_mapping = {
    "Product 1": 100,
    "Product 2": 40,
    "Product 3": 200,
    "Product 4": 50,
    "Product 5": 1000
}

# 生成 Col3 列
df["Col3"] = df["Name"].map(col3_mapping)

验证结果 #

执行上述代码后，你的 DataFrame 将变为预期格式：

| Name       | Col1 | Col2 | Col3 |
|------------|------|------|------|
| Product 1  | x    | xx   | 100  |
| Product 2  | a    | aa   | 40   |
| Product 3  | b    | bb   | 200  |
| Product 4  | c    | cc   | 50   |
| Product 5  | y    | y    | 1000 |

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tran su