Python可以分为两行，并在语句为true时分配一个新数组

我的

csv

文件中有10列。我想匹配

Bird

和

Mail

行如果客户的Bird是Parrot，我将接收此邮件并将其分配到新阵列

现在，这段代码找到与Bird匹配的邮件，我可以用

print（row['Mail']）

打印它，但我不能将它分配给新数组。如果我这样尝试，它会说

TypeError:“type”对象不支持项分配

我认为这一行将其更改为浮动，这就是问题所在

我希望它们作为一个数组，因为我将使用这个数组作为邮件列表，这就是为什么我还希望消除相同的值并在它们之间添加

作为分隔符

谢谢你的帮助和建议。
代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("Reports.csv", sep='\s*,\s*', engine='python', encoding="ISO-8859-2")
df1 = df.loc[:, :'Bird']
x=0
for index, row in df1.iterrows():
    if row['Name'] == 'Parrot':
        for x in df1.iterrows() :
            list[:1]=row['Mail']
            x =+ 1
print(list)

样本数据：

         somecolumn1     Mail            somecolumn2    somecolumn3   Bird
  1               asdf@gmaill.com                                     Parrot                                          
  2               asdf@gmaill.com                                     aaa
  3               asdf@gmaill.com                                     Parrot 
  4               asdf@gmaill.com                                     zzzz 
  5               asdf@gmaill.com                                     Parrot                
  6                     NaN                                           Parrot                       
  7                acac@gmail.com                                     Parrot
  8                mnmn@gmail.com                                     dddd

因此，确切地说，我希望创建这样的输出并消除重复（因为这些邮件中存在Parrot）：

asdf@gmaill.com;acac@gmail.com

array_data = df.loc[df['Bird']=='Parrot', 'Mail'].tolist()

希望这对你有帮助

';'.join(df.loc[(df.Bird == 'Parrot')].Mail.dropna().drop_duplicates().tolist())

这将：

仅选择
Bird
列中出现
Parrot
的行
从
Mail
列中提取值
删除空值（
NaN
）
删除重复值
将其转换为
列表
连接该列表中的所有值，并用分号分隔
您可以发布示例数据吗？您正在描述表格的方向。我（我们）想要样本数据来测试我们提出的任何解决方案。谢谢，我已经把它添加到我的问题中了。这太不可思议了，它完美地满足了我的要求，并且有很好的解释。这是你在这么短的时间内做的。非常感谢你。