如何用For循环为Pandas DataFrame重复值累加固定整数并指定列名？

原代码的问题分析 #

• 仅对比当前行与上一行的值，无法处理连续3个及以上的重复值（比如第3个1000会和修改后的1025对比，不相等就不会累加）
• 使用列索引而非列名，代码鲁棒性差（列顺序变化就会出错）

修正后的For循环代码 #

import pandas as pd

# 初始化原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'Rounds':[1000,1000,1000,1000,3000,3000,4000,5000,6000,6000]})

# 保存原始Rounds值的副本，避免修改后丢失原始值
original_rounds = df['Rounds'].copy()
# 用于记录每个原始值已出现的次数
seen_counts = {}

# 遍历每一行
for idx in df.index:
    current_original_val = original_rounds[idx]
    if current_original_val not in seen_counts:
        # 首次出现，计数设为0
        seen_counts[current_original_val] = 0
    else:
        # 非首次出现，计数加1
        seen_counts[current_original_val] += 1
    # 更新当前行的Rounds值
    df.loc[idx, 'Rounds'] = current_original_val + 25 * seen_counts[current_original_val]

print(df)

代码说明 #

1. 保存原始值副本：避免修改DataFrame后无法获取原始重复值
2. 计数字典：seen_counts跟踪每个原始值已出现的次数，首次出现时计数为0，后续每次出现计数加1
3. 累加逻辑：当前行的值 = 原始值 + 25 × 已出现次数，确保每重复一次就累加25

运行结果 #

执行后得到的DataFrame与目标完全一致：

Rounds
0    1000
1    1025
2    1050
3    1075
4    3000
5    3025
6    4000
7    5000
8    6000
9    6025

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kokoroko