Python 如何在数据框中插入一个新列，其中包含通过迭代生成的数据？

我试图在我的AppleStore apps数据框中的

Price

列之后插入一个名为

Price Label

的列，方法是迭代该数据框，并在

Price=$0.00的应用中附加一个字符串（“Free”或“Not Free”）。

因此，我尝试的代码如下所示

for i, row in df.iterrows():
    price = row.Price.replace('$','')
    if price == '0.0':
        row.append("Free")
    else:
        row.append("Non-Free")

df[column].append("price_label")   # in an attempt to add a header to column.

但是我遇到了下面的错误消息。有谁能告诉我，熊猫是否有一种特殊的方式可以将字符串连接到数据帧系列/列？一如既往，我感谢社区的帮助。你们是最好的

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-191-c6a90a84d57b> in <module>
      6         row.append("Free")
      7     else:
----> 8         row.append("Non-Free")
      9 
     10 df.head()

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in append(self, to_append, ignore_index, verify_integrity)
   2580             to_concat = [self, to_append]
   2581         return concat(
-> 2582             to_concat, ignore_index=ignore_index, verify_integrity=verify_integrity
   2583         )
   2584 

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy)
    279         verify_integrity=verify_integrity,
    280         copy=copy,
--> 281         sort=sort,
    282     )
    283 

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py in __init__(self, objs, axis, join, keys, levels, names, ignore_index, verify_integrity, copy, sort)
    355                     "only Series and DataFrame objs are valid".format(typ=type(obj))
    356                 )
--> 357                 raise TypeError(msg)
    358 
    359             # consolidate

TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'str'>'; only Series and DataFrame objs are valid

TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
第6行追加（“自由”）
7其他：
---->第8行追加（“非自由”）
9
10 df.head（）
追加中的~\anaconda3\lib\site packages\pandas\core\series.py（self、to\u追加、忽略\u索引、验证\u完整性）
2580 to_concat=[self，to_append]
2581返回concat(
->2582到_concat，忽略索引=忽略索引，验证完整性=验证完整性
2583         )
2584
concat中的~\anaconda3\lib\site packages\pandas\core\reforme\concat.py（objs、axis、join、忽略索引、键、级别、名称、验证完整性、排序、复制）
279验证完整性=验证完整性，
280拷贝=拷贝，
-->281排序=排序，
282     )
283
~\anaconda3\lib\site packages\pandas\core\reforme\concat.py in\uuuuuu init\uuuu（self、objs、axis、join、键、级别、名称、忽略索引、验证完整性、复制、排序）
355“仅系列和数据帧obj有效”。格式（典型=类型（obj））
356                 )
-->357提升类型错误（msg）
358
359#合并
TypeError:无法连接类型为“”的对象；只有Series和DataFrame OBJ有效

然后

df[“价格标签”]=价格标签

然后

---

df[“price\u label”]=price\u label

尝试添加一个具有默认值的新列，然后更新行，其中price为0：

df['price_label'] = 'Non-Free' # append a new column
df.loc[df['Price'] == '0.0$', 'price_label'] = 'Free' # set the price_label column, where the Price == 0.0$

代码的第二行按“布尔索引”过滤：

本文通过以下示例对其进行了详细说明：

---

使用loc（）按行和列索引选择：

尝试添加具有默认值的新列，然后更新行，其中价格为0:

df['price_label'] = 'Non-Free' # append a new column
df.loc[df['Price'] == '0.0$', 'price_label'] = 'Free' # set the price_label column, where the Price == 0.0$

代码的第二行按“布尔索引”过滤：

本文通过以下示例对其进行了详细说明：

使用loc（）按行和列索引选择：

您可以使用返回元素。然后可以使用方法获取

Price

列的位置。然后，您可以指定列的顺序，以便根据需要重新排列它们

使用以下命令：

可以使用返回元素。然后可以使用方法获取

Price

列的位置。然后，您可以指定列的顺序，以便根据需要重新排列它们

使用以下命令：

import numpy as np

# --> make new column named `Price-Label`
df["Price-Label"] = np.where(df["Price"].eq("$0.0"), "Free", "Non-Free")

#--> get the location of `Price` column
price_col_loc = df.columns.get_loc("Price")

#--> Obtain the resulting dataframe by specifying the order of columns
#--> such that Price-Label column appear after the Price column
result = df[list(df.columns[:price_col_loc + 1]) + [df.columns[-1]] + list(df.columns[price_col_loc + 1:-1])]