如何基于迭代方法为pandas DataFrame的number列0值按顺序编号

错误原因分析 #

原有代码的问题出在循环体的赋值逻辑：每次循环都会匹配当前DataFrame内所有值为0的行统一赋值，第一次循环i=0时就把全部0都修改为1，后续循环已经没有可匹配的0值，自然无法按顺序生成编号。

迭代方案实现 #

单独维护一个计数器，仅在遍历到值为0的行时递增计数器并赋值即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'first_name': ['John', 'Jane', 'Marry', 'Victoria', 'Gabriel', 'Layla'],
    'last_name': ['Smith', 'Doe', 'Jackson', 'Smith', 'Brown', 'Martinez'],
    'number': [0, 29, 0, 52, 0, 0]})

# 计数器初始值为1，对应第一个0的替换值
zero_counter = 1
for idx, row in df.iterrows():
    if row['number'] == 0:
        df.loc[idx, 'number'] = zero_counter
        zero_counter += 1

运行后输出结果：

first_name last_name  number
0       John     Smith       1
1       Jane       Doe      29
2      Marry   Jackson       2
3   Victoria     Smith      52
4    Gabriel     Brown       3
5      Layla  Martinez       4

可选向量化方案（非迭代，更高性能） #

如果不限制必须用迭代实现，pandas原生向量化操作效率更高：

df['number'] = df['number'].where(df['number'] != 0, (df['number'] == 0).cumsum())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rm1991