Pandas中如何在for循环内使用if else语句及解决对应报错

你的代码存在3个核心问题，直接触发了报错：

• 遍历逻辑完全错误：直接for people in andrew_lewis迭代DataFrame对象，拿到的是DataFrame的列名字符串，根本不是逐行的样本数据，和你想要遍历每一行的预期完全不符。
• 条件判断返回的是整列序列：if语句里的andrew_lewis['MRR'] == 'KC2'会生成一个和原表长度一致的布尔型Series（每一行对应一个「MRR列是否等于KC2」的判断结果），Python原生if只能识别单个布尔值，无法直接判断一整个序列的真假，就会抛出你看到的ValueError: The truth value of a Series is ambiguous报错。
• 计算结果没有回写：就算判断逻辑能正常运行，andrew_lewis['payout'] * 100只是临时做了乘法计算，没有把结果赋值回原DataFrame的对应列，根本不会修改原数据。

Pandas做这类按条件改值的操作，优先用向量化方法，不要写for循环，运行效率比逐行遍历高几十到上百倍，是官方推荐的标准写法：

import numpy as np

# 满足MRR=KC2的行，payout列值乘100；不满足的行保留原payout值
andrew_lewis['payout'] = np.where(
    andrew_lewis['MRR'] == 'KC2',
    andrew_lewis['payout'] * 100,
    andrew_lewis['payout']
)

# 如果需要检测到不符合条件的行就输出wrong，可以加下面这段判断
if (andrew_lewis['MRR'] != 'KC2').any():
    print('wrong')

如果你因为特殊业务需求必须逐行遍历处理（数据量大于1万行时不推荐，速度会非常慢），可以用iterrows()接口实现逐行操作：

for idx, row in andrew_lewis.iterrows():
    if row['MRR'] == 'KC2':
        andrew_lewis.loc[idx, 'payout'] = row['payout'] * 100
    else:
        print('wrong')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者max2lax