如何在Pandas DataFrame中根据另一列条件为新列填充值

你可以直接用Pandas的loc条件赋值实现需求，你的C列已经初始化为空值，只需要给满足条件的行赋值即可，无需修改其他位置的值：

• 核心代码：

df.loc[df['A'] < 2, 'C'] = 'C'

代码逻辑是筛选所有A列数值小于2的行，将对应位置的C列值设为'C'，其余未匹配到的行仍保持原来的空值，完全符合你给出的预期效果。

如果你需要完整可运行的测试代码，可以参考下方：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造你提供的示例数据
df = pd.DataFrame({
    "A": [1,2,3,4,5,6,7,8,9,1,0,1,1,1],
    "B": [np.nan, "AB","AB","AB","AB","AB","AB","AB","AB", np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
})
# 初始化C列为空值
df["C"] = np.nan

# 执行赋值操作
df.loc[df["A"] < 2, "C"] = "C"

# 查看结果
print(df)

补充可选方案：如果你还没有初始化C列，也可以用np.where一次性生成目标列：

df["C"] = np.where(df["A"] < 2, "C", np.nan)

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