如何通过带条件的循环为Pandas DataFrame创建新列？

错误原因 #

你的代码里两个问题导致了报错：

• student_card['new'].append(v) 中，v是字符串，但Series.append()只能接收Series或DataFrame对象，不能直接拼接单个字符串，这就是触发TypeError的直接原因。
• 初始化新列时student_card['new'] = pd.Series()会生成一个空Series，它的索引和原DataFrame不匹配，后续操作必然出问题。

正确实现方法 #

推荐：用Pandas向量化操作（高效） #

Pandas原生支持向量化处理，完全不用循环，速度快还简洁：

import pandas as pd
student_card = pd.DataFrame({'ID':[20190103, 20190222, 20190531],
                             'name':['Kim', 'Yang', 'Park'],
                             'class':['H', 'W', 'S']})

# 满足条件时取name值，否则为NaN
student_card['new'] = student_card['name'].where(student_card['name'] == 'Yang')

若一定要用循环（仅作参考） #

如果非要用循环实现，得改成直接索引赋值，别用append：

import pandas as pd
student_card = pd.DataFrame({'ID':[20190103, 20190222, 20190531],
                             'name':['Kim', 'Yang', 'Park'],
                             'class':['H', 'W', 'S']})

# 先把新列初始化为空值，保证长度和原表一致
student_card['new'] = pd.NA
for i, v in student_card['name'].items():
    if v == 'Yang':
        student_card.loc[i, 'new'] = v

运行后得到的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Se Bi Y