Python循环代码在Colab正常运行，Jupyter无报错但未修改数据

问题根源 #

使用df.iterrows()遍历返回的row是原DataFrame的副本，而非原数据的引用。修改row的内容只会改动这个副本，不会同步到原df中。Colab里偶然生效属于环境特殊表现，并非正确用法。

修复方案 #

方案1：通过.loc直接更新原DataFrame #

循环时定位原df的单元格进行修改，确保改动同步到原数据：

for index, row in df.iterrows():
    # 同时移除空格和逗号，匹配预期效果
    df.loc[index, 'Actors'] = [x.lower().replace(' ','').replace(',','') for x in row['Actors']]
    df.loc[index, 'Director'] = ''.join(row['Director']).lower().replace(' ','').replace(',','')

方案2：用apply高效处理（推荐） #

pandas更推荐向量化操作替代循环，效率更高且不易出错：

# 处理Actors列
df['Actors'] = df['Actors'].apply(lambda lst: [x.lower().replace(' ','').replace(',','') for x in lst])

# 处理Director列
df['Director'] = df['Director'].apply(lambda lst: ''.join(lst).lower().replace(' ','').replace(',',''))

效果验证 #

修改后：

• Actors列的[Tim Robbins, Morgan Freeman, Bob Gunton]会转为['timrobbins', 'morganfreeman', 'bobgunton']
• Director列的[Frank, Darabont]会转为'frankdarabont'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ericclapp