你可以使用df.at:

for i, row in df.iterrows():
    ifor_val = something
    if <condition>:
        ifor_val = something_else
    df.at[i,'ifor'] = ifor_val

对于0.21.0之前的版本，使用df.set_value:

for i, row in df.iterrows():
    ifor_val = something
    if <condition>:
        ifor_val = something_else
    df.set_value(i,'ifor',ifor_val)

如果你不需要行值，你可以简单地遍历df的索引，但我保留了原始的for循环，以防你需要行值来处理这里没有显示的东西。

好吧，如果你无论如何都要迭代，为什么不使用最简单的方法df['Column'].values[i]

df['Column'] = ''

for i in range(len(df)):
    df['Column'].values[i] = something/update/new_value

或者如果你想比较新值和旧值或者类似的东西，为什么不把它存储在一个列表中，然后在最后追加。

mylist, df['Column'] = [], ''

for <condition>:
    mylist.append(something/update/new_value)

df['Column'] = mylist

最好使用df.apply() -来使用lambda函数

df["ifor"] = df.apply(lambda x: {value} if {condition} else x["ifor"], axis=1)

for i, row in df.iterrows():
    if <something>:
        df.at[i, 'ifor'] = x
    else:
        df.at[i, 'ifor'] = y

列表理解可以是一个选项。

df['new_column'] = [your_func(x) for x in df['column']]

这将遍历列df['column']，使用来自df['column']的值调用函数your_func，并为新列df['new_column']中的行赋值。

请不要忘记创建一个函数。

从列中增加MAX数。例如:

df1 = [sort_ID, Column1,Column2]
print(df1)

我的输出:

Sort_ID Column1 Column2
12         a    e
45         b    f
65         c    g
78         d    h

MAX = df1['Sort_ID'].max() #This returns my Max Number 

现在，我需要在df2中创建一个列，并填充使MAX增加的列值。

Sort_ID Column1 Column2
79      a1       e1
80      b1       f1
81      c1       g1
82      d1       h1

注意:df2最初只包含columnn1和Column2。我们需要创建Sortid列，并从df1增加MAX。