如何用Python pandas为CSV数据新增列并通过if else判断填充标识

DevOps 小满

2026-9-27

最优实现方案

pandas处理这类条件列新增的最优实践是用向量化操作，避免逐行迭代，性能远高于你当前用的iterrows循环方案，具体实现如下：

方案1：用`np.where`实现（推荐，性能最高）

直接用numpy的向量化if else逻辑完成赋值，代码最简洁：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
produtos = pd.read_csv('User.csv', nrows=9)

# 所有Age>=18的行Adul列都填+，否则留空
produtos['Adul'] = np.where(produtos['Age'] >= 18, '+', '')

# 如果你只需要满足「名字是George且成年」的行才填+，就换成下面这行
# produtos['Adul'] = np.where((produtos['Name'] == 'George') & (produtos['Age'] >= 18), '+', '')

print(produtos)

方案2：用`apply`+显式if else实现

如果你需要写更复杂的多分支if else逻辑，可以用apply方法封装自定义判断函数：

import pandas as pd

produtos = pd.read_csv('User.csv', nrows=9)

def judge_adul(row):
    # 可自定义任意if else逻辑
    if row['Age'] >= 18:
        return '+'
    else:
        return ''
    # 仅George成年才返回+的版本：
    # if row['Name'] == 'George' and row['Age'] >= 18:
    #     return '+'
    # return ''

produtos['Adul'] = produtos.apply(judge_adul, axis=1)
print(produtos)