根据指定列字符串计算DataFrame列值时触发ValueError的原因？

• 遍历对象错误：for names in se1 遍历的是DataFrame的列名，不是你需要的行数据，整个循环逻辑从一开始就跑偏了。
• 布尔Series直接用于if判断：se1['SE Assigned'] == 'Anthony' 会生成一个布尔类型的Series（每一行对应一个True/False），但if语句只能接收单个布尔值，没法判断整个Series的“真值”，所以触发ValueError。

推荐：Pandas向量化操作（效率更高） #

Pandas的核心是向量化运算，完全不需要逐行循环，直接用布尔索引定位目标行修改即可：

# 注意示例里的列名是Net_Amount，要和你的DataFrame列名一致
se1.loc[se1['SE Assigned'] == 'Anthony', 'Net_Amount'] *= 0.0666

这段代码会直接筛选出SE Assigned为Anthony的所有行，把对应Net_Amount列的值乘以0.0666并赋值回去。

可选：逐行循环（仅作理解用，不推荐） #

如果一定要逐行处理，用iterrows()遍历行：

for idx, row in se1.iterrows():
    if row['SE Assigned'] == 'Anthony':
        se1.loc[idx, 'Net_Amount'] = row['Net_Amount'] * 0.0666

iterrows()会返回每行的索引和行数据，这样就能对每行单独判断，再通过索引修改对应位置的值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mcccc