使用Python生成器为Pandas DataFrame新增列时全列值均为equals 0的异常问题

• 你在循环中执行的df['new column'] = i是整列批量覆盖赋值，并非逐行赋值。Pandas的规则是：给列名直接传入单个常量时，会把该列的所有行统一设置为这个常量值，不会自动按照循环顺序匹配每一行的位置。
• 循环的实际执行流程为：生成器按数据总行数N依次产出N个值，顺序为"equals 0"、"equals 1"、"equals 0"……每产出一个值，整列就被完全覆盖为当前值。无论中间经过多少次覆盖，最终列的取值永远是循环最后一次迭代拿到的生成器返回值。
• 按照你的生成器逻辑，循环最后一次的h值为len(df)-1：当数据总行数为奇数时，最后一个h值为偶数，对应yield"equals 0"，整列经过最后一次覆盖后就全部变为"equals 0"，和你观察到的现象完全吻合。

• 推荐使用Pandas原生向量化运算，无需循环和生成器，执行效率远高于逐行操作：

import numpy as np
df['new column'] = np.where(df.index % 2 == 0, 'equals 0', 'equals 1')

• 如果一定要使用自定义生成器逐行赋值，需要在循环中明确指定要赋值的行索引，不能直接给整列赋值：

for row_idx, value in enumerate(go(len(df))):
    df.loc[row_idx, 'new column'] = value

内容的提问来源于stack exchange，提问作者omneer