Pandas中如何通过For循环根据列表条件追加肿瘤体积值？

我有一个包含Tumor Volume (mm3)和Drug Regimen两列的DataFrame，已经创建了包含4种特定药物的treatment列表，以及空列表Tumor_Vol，想要把符合treatment列表中药物对应的肿瘤体积值追加到Tumor_Vol中。

我的代码如下：

# 两个列表
treatment = ["Capomulin", "Ramicane", "Infubinol", "Ceftamin"]
Tumor_Vol = []

# 筛选所需列
Tumor_Drug_df = merged_df[["Tumor Volume (mm3)", "Drug Regimen"]]

# 循环判断并追加值
for row in Tumor_Drug_df["Drug Regimen"]:
    if row == treatment:
        Tumor_Vol.append(["Tumor Volume (mm3)"])
print(Tumor_Vol)

但输出结果为[]，已知数据集包含这4种药物，请求纠正代码实现需求。

你的代码存在两个关键错误：

1. 判断条件错误：row == treatment是拿单个药物名称和整个药物列表做相等判断，永远不会成立，应该用row in treatment来检查当前药物是否在目标列表里。
2. 取值错误：append(["Tumor Volume (mm3)"])只是把列名的列表加进去，根本没获取当前行对应的肿瘤体积数值。

方法一：修正循环逻辑 #

如果一定要用循环，应该遍历DataFrame的每一行，而不是单独遍历某一列：

treatment = ["Capomulin", "Ramicane", "Infubinol", "Ceftamin"]
Tumor_Vol = []

Tumor_Drug_df = merged_df[["Tumor Volume (mm3)", "Drug Regimen"]]

# 使用iterrows()遍历每一行
for _, row in Tumor_Drug_df.iterrows():
    if row["Drug Regimen"] in treatment:
        Tumor_Vol.append(row["Tumor Volume (mm3)"])
print(Tumor_Vol)

方法二：Pandas内置筛选（推荐） #

用Pandas的原生筛选功能比循环高效得多，尤其是大数据集：

treatment = ["Capomulin", "Ramicane", "Infubinol", "Ceftamin"]

# 筛选出药物在目标列表中的行，提取肿瘤体积列转成列表
Tumor_Vol = merged_df[merged_df["Drug Regimen"].isin(treatment)]["Tumor Volume (mm3)"].tolist()
print(Tumor_Vol)

补充说明 #

• 方法二的isin()方法能快速匹配目标列表中的药物，再通过tolist()直接把筛选后的列转成Python列表，代码简洁且性能更好。
• 方法一适合需要在循环里做额外处理的场景，比如对每个数值做计算后再追加。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michaela Danielle