Pandas如何按平均成绩条件新增Final Grade列标记及格/不及格

dataframe表格截图

你写的代码存在两个核心问题：

1. Python原生的if/else分支仅支持对单个布尔值做判断，而df_exams.loc[(df_exams['Average Grade'] >= 75)]返回的是所有满足分数条件的行子集，是DataFrame对象，不是单个True/False布尔值，直接放在if后会触发真值判断歧义报错。
2. 你定义的不通过分支返回值是'FAIL'，和需求要求的'FAILED'字符串不一致，就算逻辑跑通结果也不符合要求。

以下两种是pandas做条件赋值最常用的方案，按需选择即可：

• 方案1：numpy.where（性能最优，推荐万行以上数据集使用）
  先导入numpy库，再做逐元素条件判断赋值：

  import numpy as np
  df_exams['Final Grade'] = np.where(
      df_exams['Average Grade'] >= 75,
      'PASSED',
      'FAILED'
  )
  

• 方案2：列表推导式（无需额外导包，逻辑最贴合新手直觉）
  直接遍历Average Grade列的每个值做判断，生成新列：

  df_exams['Final Grade'] = ['PASSED' if s >= 75 else 'FAILED' for s in df_exams['Average Grade']]
  

运行代码后可以执行下面的语句随机抽查10行结果，确认赋值逻辑正确：

print(df_exams[['Average Grade', 'Final Grade']].sample(10))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jj Encrypt