首先来说你代码里的问题：你遇到的是Pandas里常见的副本/视图混淆问题。当你写df.loc[rowIndex].Final_Result = 0时，df.loc[rowIndex]返回的是原DataFrame的一个临时副本（而非直接指向原数据的视图），所以你修改的只是这个临时Series的值，根本没影响到原DataFrame的数据——这就是为什么打印出来还是1，原字段值完全没变化。

修复你的循环代码 #

把赋值那行改成直接通过loc指定行和列的方式，就能直接修改原DataFrame了：

df.loc[rowIndex, 'Final_Result'] = 0

改完后再运行，你就能看到Final_Result被成功改成0了。

更高效的替代方案：避免循环，用Pandas原生操作 #

Pandas的核心优势是向量化处理，循环遍历行不仅代码繁琐，效率也极低（尤其是数据量大的时候）。这里给你两种更优的实现方式：

方法1：布尔索引（最推荐，速度最快）

直接用正则匹配筛选出符合条件的行，批量赋值：

import re

# 预编译正则模式，提升匹配效率
pattern = re.compile(r'Fex|Process|PIP|VIP|Generic|Mobility', re.IGNORECASE)
# 筛选出VPC_Sub_Cat匹配模式的行，设置Final_Result为0
df.loc[df['VPC_Sub_Cat'].str.contains(pattern), 'Final_Result'] = 0

这种方式完全是向量化操作，比循环快几个数量级，代码也更简洁。

方法2：apply函数（适合复杂逻辑场景）

如果你的判断逻辑后续需要扩展得更复杂，可以定义一个处理单行的函数，再用apply批量处理：

import re

def update_result(row):
    if re.search(r'Fex|Process|PIP|VIP|Generic|Mobility', row['VPC_Sub_Cat'], re.I):
        return 0
    # 不符合条件则保留原数值
    return row['Final_Result']

# 应用函数到每一行，更新Final_Result列
df['Final_Result'] = df.apply(update_result, axis=1)

不过要注意，apply本质还是逐行处理，效率不如布尔索引，所以优先选第一种方法。

如果你只需要修改第一行符合条件的数据

你的原代码里加了break，所以只会处理第一个匹配的行。对应布尔索引的写法可以这样：

mask = df['VPC_Sub_Cat'].str.contains(pattern)
if mask.any():  # 先判断是否有符合条件的行
    first_match_idx = mask.idxmax()  # 获取第一个匹配行的索引
    df.loc[first_match_idx, 'Final_Result'] = 0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sai