Python 数据帧无法识别多个if语句

我有一个如下所示的数据框，小时列是一系列整数：

  |Hour| 
 0|23  |
 1|14  |
 2|6   |
 3|2   |

我期望的输出如下：

  |Hour| TimeofDay   |
 0|23  | Late Evening|
 1|14  | Mid Day     |
 2|6   | Morning     |
 3|2   | Morning     |

  |Hour| TimeofDay   |
 0|23  | Morning     |
 1|14  | Morning     |
 2|6   | Morning     |
 3|2   | Morning     |

为了实现这个结果，我使用了以下代码行：

for index, row in df.iterrows():
    if row["Hour"] > 16:
        df['TimeofDay'] = "Late Evening"
    elif np.logical_and(row["Hour"] > 8 , row["Hour"] <= 16):
        df['HarshEventTime'] = "Mid Day"
    else :    
        df['HarshEventTime'] = "Morning"

---

我的if语句没有正确读取我的条件，这有什么原因吗？

我认为您使用了不同的列来写一天中的时间

for index, row in df.iterrows():
    if row["Hour"] > 16:
        df['TimeofDay'] = "Late Evening" #here 'TimeofDay'
    elif np.logical_and(row["Hour"] > 8 , row["Hour"] <= 16):
        df['HarshEventTime'] = "Mid Day" #here 'HarshEventTime'
    else :    
        df['HarshEventTime'] = "Morning" #here 'HarshEventTime'

对于索引，df.iterrows（）中的行：
如果第[“小时”]>16行：
df['TimeofDay']=“深夜”#这里是'TimeofDay'
elif np.logical_and（row[“Hour”]>8，row[“Hour”]我发现在if语句中使用pandas的.loc函数更容易，对于您想要的输出，代码如下所示：

df['TimeofDay'] = "Morning"
df.loc[(df["Hour"] > 8) & (df["Hour"] <= 16), 'TimeofDay'] = "Late Evening"
df.loc[df['Hour'] > 16, 'TimeofDay'] = "Late Evening"

df['TimeofDay']=“早晨”
df.loc[（df[“Hour”]>8）和（df[“Hour”]16，“一天的时间”]=“深夜”

从你的另一个语句开始，然后应用任何改变该列的条件。
你也可以考虑使用NUMPY SELECT:
conditions = [df['Hour'] > 16, df['Hour'] > 8, df['Hour'] <= 8]
choices = ['Late Evening', 'Mid Day', 'Morning']

df['TimeofDay'] = np.select(conditions, choices)

conditions=[df['Hour']>16，df['Hour']>8，df['Hour']对于初学者来说，不需要为此迭代数据帧。广播将更清晰、更高效。
numpy.where
可能会有所帮助，但第一条语句可以在本地完成。不需要迭代。它既混乱又低效。也许可以改为使用广播。