Pandas中Series列赋值不生效及多结果匹配问题求助

咱们先逐个拆解解决你的问题哈：

第一个问题：COD_OF列没变化的原因 #

你代码里犯了一个很容易踩的小坑——把赋值运算符写成了比较运算符：

df_control.at[idx,'COD_OF'] == 'eee'  # 这是判断相等，不是赋值！

这里的==是用来做相等判断的，只会返回True/False，根本不会修改DataFrame里的值。改成单等号=就可以正常赋值了：

df_control.at[idx,'COD_OF'] = 'eee'

另外补充一点：用iterrows()循环遍历DataFrame的效率非常低，尤其是数据量大的时候，推荐用Pandas的矢量化操作来替代，既简洁又高效，比如：

import numpy as np

# 用np.where实现多条件赋值
df_control['COD_OF'] = np.where(
    df_control['APPOINTMENT'].str.contains('VAP'),
    'eee',
    np.where(
        df_control['APPOINTMENT'].str.contains('SVE'),
        'AA',
        df_control['COD_OF']  # 不匹配时保留原数值
    )
)

第二个问题：匹配时得到多个结果的原因 #

你的匹配代码出现多结果，问题出在匹配环节：

cod_sup['COD_OF'][cod_sup['RUT_EMISOR'] == df_control.at[idx,'RUT_EMISOR']]

如果cod_sup里存在多个相同的RUT_EMISOR值，这个布尔索引就会返回多行数据，后续的to_string()会把这些行的COD_OF值拼接成一个字符串，所以你会看到多个结果。

解决方法分两种场景： #

1. 如果业务逻辑是取第一个匹配的结果：
   可以手动判断匹配结果是否为空，然后取第一个元素：

   match_result = cod_sup[cod_sup['RUT_EMISOR'] == df_control.at[idx,'RUT_EMISOR']]['COD_OF']
   if not match_result.empty:
       df_control.at[idx,'COD_OF'] = match_result.iloc[0].strip()
   else:
       # 处理无匹配的情况，比如设为默认值或NaN
       df_control.at[idx,'COD_OF'] = np.nan
   

2. 更高效的批量匹配（推荐）：
   完全没必要用循环逐个匹配，用Pandas的merge功能可以批量完成，还能避免循环的低效问题：

   # 先给cod_sup去重，确保每个RUT_EMISOR只保留一个结果（keep='first'表示取第一个，可按需调整）
   cod_sup_unique = cod_sup.drop_duplicates(subset='RUT_EMISOR', keep='first')
   
   # 合并两个DataFrame，匹配RUT_EMISOR对应的COD_OF
   df_control = df_control.merge(
       cod_sup_unique[['RUT_EMISOR', 'COD_OF']],
       on='RUT_EMISOR',
       how='left',
       suffixes=('', '_new')
   )
   
   # 用新匹配到的值替换原COD_OF，无匹配的保留原值
   df_control['COD_OF'] = df_control['COD_OF_new'].fillna(df_control['COD_OF'])
   
   # 删除临时生成的列
   df_control.drop('COD_OF_new', axis=1, inplace=True)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者salem1992