如何迭代校验pandas DataFrame并根据A列后缀填充对应B列内容

pandas优先推荐使用向量化操作实现需求，执行效率远高于手动遍历，也提供符合要求的遍历实现方式：

方案1：str.endswith条件赋值（最高效） #

直接用pandas内置的字符串匹配方法按条件赋值：

# 匹配结尾为gh的行，B列设为Yes
heat.loc[heat['A'].str.endswith('gh'), 'B'] = 'Yes'
# 匹配结尾为ow的行，B列设为No
heat.loc[heat['A'].str.endswith('ow'), 'B'] = 'No'
# 匹配结尾为al的行，B列设为Maybe
heat.loc[heat['A'].str.endswith('al'), 'B'] = 'Maybe'

该方案不需要遍历全表，适合任意数据量场景，代码逻辑直观好维护。

方案2：后缀映射实现 #

如果后续规则有扩展，用映射的方式更简洁：

# 定义后缀和B列取值的映射关系
suffix_rule = {'gh':'Yes', 'ow':'No', 'al':'Maybe'}
# 提取A列最后两位字符，直接映射得到B列值
heat['B'] = heat['A'].str[-2:].map(suffix_rule)

方案3：遍历实现 #

如果必须使用遍历逻辑，可选择以下两种方式，仅适合小数据量使用：

3.1 iterrows逐行遍历 #

for index, row in heat.iterrows():
    a_content = row['A']
    if a_content.endswith('gh'):
        heat.loc[index, 'B'] = 'Yes'
    elif a_content.endswith('ow'):
        heat.loc[index, 'B'] = 'No'
    elif a_content.endswith('al'):
        heat.loc[index, 'B'] = 'Maybe'

3.2 apply行遍历 #

def get_b_value(row):
    if row['A'].endswith('gh'):
        return 'Yes'
    elif row['A'].endswith('ow'):
        return 'No'
    elif row['A'].endswith('al'):
        return 'Maybe'

heat['B'] = heat.apply(get_b_value, axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者apol96