Python 如何循环数据帧，并有条件地为变量行赋值？

我试图循环遍历“vol”数据帧，并有条件地检查示例日期是否在特定日期之间。如果是，则为另一列指定一个值

以下是我拥有的代码：

vol = pd.DataFrame(data=pd.date_range(start='11/3/2015', end='1/29/2019'))
vol.columns = ['sample_date']
vol['hydraulic_vol'] = np.nan
for i in vol.iterrows():
    if  pd.Timestamp('2015-11-03') <= vol.loc[i,'sample_date'] <= pd.Timestamp('2018-06-07'):
        vol.loc[i,'hydraulic_vol'] = 319779

vol=pd.DataFrame（data=pd.date\u范围（开始日期为2015年11月3日，结束日期为2019年1月29日））
vol.columns=['sample_date']
体积['hydraulic_vol']=np.nan
对于第i卷iterrows（）：
如果pd.Timestamp（'2015-11-03'）这是您正确操作的方式：

cond = (pd.Timestamp('2015-11-03') <= vol.sample_date) & 
       (vol.sample_date <= pd.Timestamp('2018-06-07'))

vol.loc[cond, 'hydraulic_vol'] = 319779

cond=（pd.Timestamp（'2015-11-03'）这是正确执行的方法：

cond = (pd.Timestamp('2015-11-03') <= vol.sample_date) & 
       (vol.sample_date <= pd.Timestamp('2018-06-07'))

vol.loc[cond, 'hydraulic_vol'] = 319779

cond=（pd.Timestamp（'2015-11-03'）另一种方法是使用
numpy
模块中的
np.where
方法，并结合
.between
方法

此方法的工作原理如下：

np.其中（条件、值（如果为真）、值（如果为假）

代码示例

cond = vol.sample_date.between('2015-11-03', '2018-06-07')
vol['hydraulic_vol'] = np.where(cond, 319779, np.nan)

或者，您可以将它们组合在一行代码中：

vol['hydraulic_vol'] = np.where(vol.sample_date.between('2015-11-03', '2018-06-07'), 319779, np.nan)

编辑

我知道你是新来的，所以来到python/pandas，我也必须学习一些东西

在数据帧上循环应该是您的最后手段，尝试使用
矢量化解决方案
，在本例中为
.loc
或
np。其中
，与循环相比，这些方法在速度方面表现得更好。
另一种方法是结合使用
numpy
模块中的
np.where
方法使用
.between
方法进行离子交换

此方法的工作原理如下：

np.其中（条件、值（如果为真）、值（如果为假）

代码示例

cond = vol.sample_date.between('2015-11-03', '2018-06-07')
vol['hydraulic_vol'] = np.where(cond, 319779, np.nan)

或者，您可以将它们组合在一行代码中：

vol['hydraulic_vol'] = np.where(vol.sample_date.between('2015-11-03', '2018-06-07'), 319779, np.nan)

编辑

我知道你是新来的，所以来到python/pandas，我也必须学习一些东西

在数据帧上循环应该是您的最后手段，尝试使用
矢量化解决方案，在这种情况下
.loc
或
np。在
中，这些方案在速度方面比循环性能更好。
尝试
vol.sample\u日期（'2015-11-03'，'2018-06-07'））
Datetimes
足够聪明，可以与字符串和进行比较。between更具可读性：D（IMO）。请尝试
vol.sample\u date。between（'2015-11-03'，'2018-06-07'）
Datetimes
足够聪明，可以与字符串和进行比较。between更具可读性：D（IMO）。谢谢分享！将范式转换为矢量化编码方式对我来说是一条学习曲线。谢谢分享！将范式转换为矢量化编码方式对我来说是一条学习曲线。