使用pandas对多列应用IF条件，匹配经纬度后将指定val字段置零

你遇到的报错有两个核心触发点：

• pandas中对布尔Series做逻辑与运算不能使用Python原生的and关键字，and会尝试将整个Series转为单个布尔值，不符合pandas的逐行判断逻辑，因此触发歧义报错。你需要改用逐位与运算符&，且每个判断条件必须用小括号包裹，避免运算符优先级异常。
• 代码中列名大小写不匹配，你定义的列名是小写的lon、lat，但筛选时用了大写开头的Lon、Lat，会额外触发键不存在的错误。

如果仅需要匹配单组经纬度，直接调整筛选逻辑和赋值的列范围即可：

import pandas as pd
col_names=['id','lon','lat','val1','val2','val3']
# 替换为你的实际文件路径，如果文件第一行是表头请将header改为0
df = pd.read_csv("你的文件路径", sep='\s+', names=col_names, header=None) 
# 匹配lon=22且lat=38的行，将三个val字段统一置零
df.loc[(df['lon'] == 22) & (df['lat'] == 38), ['val1','val2','val3']] = 0

如果需要同时匹配多组经纬度（比如你举例的(22,38)和(23.5,39)），可以用批量匹配的写法，避免重复写判断条件：

import pandas as pd
col_names=['id','lon','lat','val1','val2','val3']
df = pd.read_csv("你的文件路径", sep='\s+', names=col_names, header=None) 

# 定义所有需要匹配的经纬度对
target_points = [(22, 38), (23.5, 39)]
# 批量筛选符合条件的行，置零所有val字段
df.loc[df[['lon', 'lat']].apply(tuple, axis=1).isin(target_points), ['val1','val2','val3']] = 0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nat