Python 3.x Pandas：迭代数据帧并根据条件应用更改

我必须遍历column=0，如果我在column=0中找到任何整数，如20102018217等，我必须将其作为年份分配给column=0中的所有值

PS:-column=0是对象数据类型

我的DF： 01
南岸 国民银行安讯士银行 南伊奇 南太平洋 2010 KYB 印度南部 南卡鲁尔

我的期望输出： 01
2010年银行 2010年安讯士银行 2010年ICICI 2010年PNB 2010 KYB 2010印度河

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2010 Karur

将列转换为数字by，然后将

范围

之外的所有数字转换为缺少的值，转换为

NaN

s by，使用掩码by:

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欢迎来到StackOverflow。请花点时间阅读这篇文章以及如何提供答案并相应修改您的问题：）如果

Nan

之后的

National Bank

是

2015

，那么预期的结果是什么？首先，感谢jezrael抽出时间……我只想替换所有（包括Nan，National Bank）列=0中的值与我得到的整数值（例如2010年）相同。上述答案部分有用…我想用我得到的整数值（例如20102011ETC）替换列=0的值…我们是否应该使用iteritems（）？@HarshaRagyari-列中始终只有一年？如果是，那么使用

df[0]=s.where（s.isin（range（201020）））.dropna（）.iat[0]

@HarshaRagyari-如果可能的话，使用多个值然后

df[0]=s.where（s.isin（range（201020））.ffill（）.bfill（）

应该会有帮助。Ty，我现在可以得到我想要的输出了。。t=pd.to_numeric（df[0]，errors='concurve'）t df[0]=t.where（t.isin（range（20052020））.dropna（）.values[0]df[0]

s = pd.to_numeric(df[0], errors='coerce')
df[0] = s.where(s.isin(range(2010, 2020)))
print (df)
        0          1
0     NaN      Banks
1     NaN  Axis Bank
2     NaN      ICICI
3     NaN        PNB
4  2010.0        KYB
5     NaN  Indus Ind
6     NaN      Karur