以前又傻又菜的时候，根据条件替换某一列值或新增总是会写一些for 循环去处理，现在发现一个更简洁的方式，就是善用pandas方法。

根据条件新增一列值

现有数据集如下所示：

调用apply()方法，可以作用于 Series 或者整个 DataFrame，它自动遍历整个 Series 或者 DataFrame, 对每一个元素运行指定的函数。

新增一列label,要求按照id列是否包含M来指定label的取值：

#按条件新增一列
df['label']=df.id.apply(lambda x: 1 if 'M' in x else 0)
df

输出：

 

根据条件替换某一列值

数据集如下所示：

如果id列值包含‘L’,那么就将label列中对应的值从1替换成0：

df.loc[df['id'].str.contains('L'),'label']=0
df

输出：