Python pandas条件赋值时新列值被识别为列名问题如何解决

代码错误原因 #

• loc方法的第二个参数需要传入目标列的列名字符串，你传入了data['New_Probability']整列Series对象，pandas会把Series中的值识别为要操作的列名，才会出现值被误当成列名的异常。
• 你原有的偶数判断逻辑如果是针对「概率值乘以10后为偶数」的场景（比如判断概率值十分位是否为偶数）是正确的，不需要修改；如果你实际要判断的是概率值本身为整数偶数，可以把判断条件改为data['Probability'] % 2 == 0。

修正后的实现方式 #

方法1：修改原有loc写法 #

# 初始化新列
data['New_Probability'] = data['Probability']
# 第二个参数传入列名字符串
data.loc[data['Probability'] * 10 % 2 == 0, 'New_Probability'] = data['Probability'] + 0.1

方法2：更简洁的np.where一行实现 #

import numpy as np
data['New_Probability'] = np.where(
    data['Probability'] * 10 % 2 == 0,
    data['Probability'] + 0.1,
    data['Probability']
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者User1959