我必须在python中为数据帧中的每一行迭代一些if-else条件

我必须为

python

中的

dataframe

中的每一行迭代一些

if-else

条件

如果

第1行的第一个条件满足

，它将通过为该行添加一列并退出来回答“是”或“否”

但是如果对于

行2

，在满足其他条件的情况下，不应覆盖第一行的“是”或“否”

我希望它被保留，或者我们可以说在第二次迭代中，它应该只检查

row2

的所有if-else条件，然后检查

row3

等等

准确地说，只检查所有条件下的一行，如果条件满足，它将通过为该行添加一列并退出来给出输出

我是python新手，我写的代码不起作用

我已经写了下面的代码。请帮帮我

for index, row in data.iterrows():

if row['Resolution Summary'].str.contains("\\bHardware failure\\b", case = False) :
    df['flag'] = np.where(data['Resolution Summary'].str.contains("\\bHardware failure\\b", case = False), 'yes','')

    elif row['Resolution Summary'].str.contains("\\brouter\\b", case = False):
        df['flag'] = np.where(data['Resolution Summary'].str.contains("\\brouter\\b", case = False), 'yes','')

---

您不需要显式地迭代行。事实上，您不需要多次计算相同的布尔值

如果您希望在给定条件的情况下对特定任务进行优先级排序，您可以明确地这样做。这里有一种方法可以使用

numpy.where

；我们用

~

表示“否定”

当然，在这种非常简单的情况下，您可以只使用一个条件：

df['flat'] = np.where(mask1 | mask2, 'yes', '')

---

根据问题标题，缺少所需的输出和输入，我不清楚你在问什么。另外，请阅读关于“如何提问”的文档。标点符号和格式真的很重要。为什么有人会浪费这么多的时间来搞清楚你想问什么，而你却不努力进行清楚的沟通，或者不尊重志愿者的时间。我们还可以考虑很多其他问题。我了解你对社区的新认识。欢迎请

编辑您的问题，以增加您获得及时、良好答案的机会。
df['flat'] = np.where(mask1 | mask2, 'yes', '')