如何根据条件为DataFrame列赋值？现有代码仅生效最后一个条件

你代码里的df['B'] = 'XXX'是对整个B列赋值，不是修改当前行的B值。循环执行时，每一次赋值都会覆盖整列的内容，最后循环到最后一行（A值为'f'）时，整列B都会被设为'SIXTH'，所以看起来只有最后一个条件生效。

方法1：修正循环写法 #

用df.loc[i, 'B']定位到指定行的B列，只修改当前行的值，同时把多个if改成elif减少不必要的判断：

for i in range(len(df['A'])):
    if df['A'].iloc[i] == 'a':
        df.loc[i, 'B'] = 'FIRST'
    elif df['A'].iloc[i] == 'c':
        df.loc[i, 'B'] = 'THIRD'
    elif df['A'].iloc[i] == 'e':
        df.loc[i, 'B'] = 'FIFTH'
    elif df['A'].iloc[i] == 'f':
        df.loc[i, 'B'] = 'SIXTH'

方法2：用Pandas内置方法（推荐） #

Pandas不推荐用循环处理DataFrame，效率太低。可以直接用字典映射的方式，代码更简洁高效：

# 创建A值到B值的映射字典
value_map = {
    'a': 'FIRST',
    'c': 'THIRD',
    'e': 'FIFTH',
    'f': 'SIXTH'
}
# 批量赋值B列
df['B'] = df['A'].map(value_map)

或者用replace方法，效果完全一致：

df['B'] = df['A'].replace(value_map)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AdrixnIPP