Python 将条件/规则应用于csv文件的有效方法

例如，我有一个关于员工的CSV文件

employee id, employee name, city, state, salary

比方说，我想为ex应用一系列条件：如果城市是“多伦多”，则加薪100。假设我有100条这样的规则，我必须写出100条if/else条件

将这些规则应用于CSV文件中的数据并更新文件的最有效方法是什么？

您可以使用

将熊猫作为pd导入
df=pd.read\u csv（'test.csv'））
#如果城市是“多伦多”，则加薪100%
df.loc[df['city']=='多伦多'，'salary']+=100
# ...
#其他规则
df.to_csv（'chaged.csv'））

。您可以对单线程代码使用多处理和基准点，但基于文件大小，这样做会有点过分。因为您没有在任何地方添加任何“仅python方式”，我建议您使用pandas。这是快速的，你会得到一个线性为这个我更新了问题。我试图解决两件事，假设我有100条规则，那么我可能有100条if/else，如何避免这种情况，以及如何以最快的方式处理和应用这些规则。熊猫能遵守100条规则吗？