Python 如何将CSV文件中的内容附加到所有行中的列，其中ticker列的单元格='；AAPL'；？

快速提问：我正在尝试对CSV文件中的股票代码进行一些分析

CSV文件示例（请注意，这只是前两行，总共约有200个代码）：

我希望能够为'ticker'列='AAPL'的所有行向'sector'列写入内容。然后，对于“ticker”列=“GOOGL”的所有列，在“sector”列中写入一些内容。我该怎么做

---

我会展示我的代码，但实际上没多大帮助。

如果要根据条件考虑或

设置一些列值 编辑： 如果您不想使用迭代逻辑，并且条件很简单，那么您也可以使用

df.loc[df['ticker'] == 'AAPL', 'sector'] = 'something1' 
df.loc[df['ticker'] == 'GOOGL', 'sector'] = 'something2'

df

---

如果要根据条件考虑或

设置一些列值 编辑： 如果您不想使用迭代逻辑，并且条件很简单，那么您也可以使用

df.loc[df['ticker'] == 'AAPL', 'sector'] = 'something1' 
df.loc[df['ticker'] == 'GOOGL', 'sector'] = 'something2'

df

考虑或对于条件逻辑赋值：

df.loc[df['ticker']='AAPL'，'sector']='myvalue'

df['Sector']=np.where（df['ticker'].eq（'AAPL'），
“myvalue”，
df[“扇区]）

conds=[df['ticker'].eq（'AAPL'），
df['ticker'].eq（'GOOGL'）
...]
VAL=['我的AAPL值'，
“我对谷歌的价值”，
...]
df['sector']=np.select（conds，vals，default=df['sector']）

考虑或对于条件逻辑赋值：

df.loc[df['ticker']='AAPL'，'sector']='myvalue'

df['Sector']=np.where（df['ticker'].eq（'AAPL'），
“myvalue”，
df[“扇区]）

conds=[df['ticker'].eq（'AAPL'），
df['ticker'].eq（'GOOGL'）
...]
VAL=['我的AAPL值'，
“我对谷歌的价值”，
...]
df['sector']=np.select（conds，vals，default=df['sector']）
如果你有一些基于列的条件（比如A和B可以给出新的列G），考虑使用或然后在其上执行条件句。这能回答你的问题吗？如果你有一些基于列的条件（比如A和B可以给出新的列G），考虑使用或然后在其上执行条件句。这能回答你的问题吗？@是的，先生，我已经相应地更新了我的答案。如果你有任何其他选择，除了这个，请让我知道，因为这将帮助我太多。我也是新手：）@Parfait是的，先生，我已经相应地更新了我的答案。如果你有任何其他选择，除了这个，请让我知道，因为这将帮助我太多。我也是个新手：）
df.loc[df['ticker'] == 'AAPL', 'sector'] = 'something1' 
df.loc[df['ticker'] == 'GOOGL', 'sector'] = 'something2'

df