Python 更改列中的类别？

我在熊猫身上试验iter的功能

1-我从熊猫专栏中列出了一个清单

第1条：

第1部分：

2-然后我想迭代列表中的元素，用PASS替换区域0

在第2部分：

第2部分：

我知道还有其他方法可以替换列中的值。但是，我想通过将数据帧转换为列表，然后迭代元素来解决这个问题

在第3部分：

第3部分：

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正如我所说的，我正在试验，我看不到任何原因说明in_2的for循环不起作用。

主要问题是赋值需要

=

，而不是等式运算符

=

由于循环中的变量

i

是标量，而不是指向原始列表中元素的引用，因此必须附加到新列表。相反，您可以使用

枚举
并修改现有列表：

for idx, val in enumerate(df_area_code_iter_list):
    if val == "Area 0":
        df_area_code_iter_list[idx] = "PASS THIS"

或者，更像python，使用列表理解：

new_list = [x if x != 'Area 0' else 'PASS THIS' for x in df_area_code_iter_list]

非常感谢你。实际上，只需将双等分更改为单等分就可以解决问题。@mcagriardic，当然，我已经更新了，向您展示了一种修改现有列表的方法。
new_column = []

for i in df_area_code_iter_list:
    if i == "Area 0":
       i == "PASS THIS"
    new_column.append(i)

new_column

['Area 1',
 'Area 2',
 'Area 1',
 ...
 'Area 0']

df["Area Code"] = df["Area Code"].replace(to_replace ="Area 0", value = 
"PASS THIS")
df["Area Code"]

0          Area 1
1          Area 2
2          Area 1
3          Area 1
4       PASS THIS
5       PASS THIS
6       PASS THIS
...     ....

for idx, val in enumerate(df_area_code_iter_list):
    if val == "Area 0":
        df_area_code_iter_list[idx] = "PASS THIS"

new_list = [x if x != 'Area 0' else 'PASS THIS' for x in df_area_code_iter_list]