Python处理CSV时如何基于多Excel列条件写if语句生成新列

你编写的代码报错是因为df.Col1 == 1和df.Col2 == 1返回的是布尔类型的Series（整列的布尔值集合），Python原生的if判断和or运算符无法直接对Series做真值判断，会抛出ValueError: The truth value of a Series is ambiguous类的错误。同时Pandas的列级布尔运算不能用or/and，需要改用按位运算符|/&，且每个判断条件需要用括号包裹避免运算优先级错误。

方法1：使用np.where实现（代码最简洁） #

适合需要给所有行都赋值的场景，符合条件赋值10，不符合赋值0：

import numpy as np
# 括号不能省略，| 代表按位或对应逻辑或的效果
df['newCol'] = np.where((df['Col1'] == 1) | (df['Col2'] == 1), 10, 0)

方法2：使用loc索引实现 #

适合不需要给不符合条件的行赋值（留空/保留原值）的场景：

# 可选：先给所有行默认赋值0，不需要默认值可删除此行
df['newCol'] = 0
# 仅给符合条件的行赋值为10
df.loc[(df['Col1'] == 1) | (df['Col2'] == 1), 'newCol'] = 10

两种方法都是Pandas的向量化运算，比逐行循环判断效率高很多，适合任意大小的DataFrame使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saad Farooqui