请教两段Python代码的差异：执行结果不同但逻辑看似一致

基础代码 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1, 2, 3, 4, 5],"B":[10, 20, 30, 40, 50],"C":[11, 22, 33, 44, 55],"D":[12, 24, 51, 36, 2]})

num_pairs = [(1,5),(2,10),(3,15),(4,20),(5,25)]
num_range = list(range(8,16))

代码1：列表推导式赋值 #

df['E'] = [num_pair[0] if num_pair[1] in num_range else 0 for num_pair in num_pairs]

这段代码通过列表推导式生成一个长度为5的列表，每个元素对应num_pairs中单个元组的判断结果：

• 遍历num_pairs里的每个元组，检查元组第二个元素是否在num_range（8-15区间）内
• 符合条件就取元组第一个元素，否则取0
• 最终生成列表[0, 2, 3, 0, 0]，直接赋值给df['E']，让列中每行对应列表里的一个值。

代码2：循环覆盖赋值 #

for num_pair in num_pairs:
    if num_pair[1] in num_range:
        df['E']= num_pair[0]
    else: 
        df['E'] = 0

这段代码是循环整列覆盖赋值：

• 每次循环都会把df['E']整列设置为同一个值：
  1. 第一次循环：元组(1,5)，5不在8-15区间，整列设为0
  2. 第二次循环：元组(2,10)，10在区间内，整列设为2
  3. 第三次循环：元组(3,15)，15在区间内，整列设为3
  4. 第四次循环：元组(4,20)，20不在区间，整列设为0
  5. 第五次循环：元组(5,25)，25不在区间，整列设为0
• 最终df['E']整列都是0，因为最后一次循环的赋值完全覆盖了之前的结果。

核心差异 #

• 代码1是一次性生成对应每行的多值列表，给df['E']的每行分配不同的值
• 代码2是每次循环都给整列赋单一值，后续循环的赋值会完全覆盖之前的结果，最终只保留最后一次循环的赋值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MarvinLok