Python Pandas判断列含'X'赋值时所有结果均为YES的问题

你的代码存在两处逻辑错误，是导致Column2全为'YES'的直接原因：

• 循环内的判断条件df['Column1'].str.contains('X').any()作用范围是整个Column1列：只要整列里存在任意一个包含'X'的单元格，该条件就返回True，完全没有和当前遍历的行做关联
• 条件分支内直接对整列df['Column2']赋值，而非针对当前行修改值，最终全列会被最后一次循环的判断结果覆盖，自然所有行值一致。

另外pandas做这类逐行条件赋值不需要手写for循环，向量化实现性能比循环高几个量级，也不容易写错。

推荐方案（向量化实现，生产环境首选） #

借助numpy.where做批量条件判断赋值即可，一行代码搞定：

import numpy as np

# 若Column1存在空值，添加na=False参数可避免contains返回空值导致报错
df['Column2'] = np.where(
    df['Column1'].str.contains('X', na=False),
    'YES',
    'NO'
)

循环实现（仅作逻辑演示） #

注意：该写法性能极差，数据量大时运行速度会比向量化写法慢几十到上百倍，非必要不要使用

for idx, row in df.iterrows():
    if 'X' in str(row['Column1']):
        df.loc[idx, 'Column2'] = 'YES'
    else:
        df.loc[idx, 'Column2'] = 'NO'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karolina