Python 在满足条件的第一行中为dataframe赋值

我有一个熊猫数据框，我想添加一列，并根据特定条件设置特定值

初始化 请参见下面的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

df=pd.DataFrame(np.reshape(np.arange(20),(5,4)).tolist(),columns=list('ABCD'))
df['E']=''
df.loc[0,'E']=1
df

在这里之前，一切都如愿。输出：

    A   B   C   D  E
0   0   1   2   3  1
1   4   5   6   7   
2   8   9  10  11   
3  12  13  14  15   
4  16  17  18  19   

问题 但是现在，我想设置第一行中“E”列的值，对于该列，“B”值大于8到3（与

df.loc[2，'E']=1相同，但使用该条件。我不知道它是先验的）

解决方案尝试
我试过不同的方法：

df.loc[df['B']>8,'E'].iloc[0]=3
df

这不会更改任何值：

    A   B   C   D  E
0   0   1   2   3  1
1   4   5   6   7   
2   8   9  10  11   
3  12  13  14  15   
4  16  17  18  19   

这同样适用于中国

df.loc[df['B']>8]['E'].iloc[0]=3

我尝试过的其他方法会导致错误
df.loc[df['B']>8，'E']=3
运行良好，但我只想在满足条件的第一行中赋值，而不是在所有行中赋值

那么如何实现这一点呢？
使用
.idxmax（）
。由于
True
是
True
/
False
的最大值，因此它将返回布尔索引的第一个
True
值的索引

df.loc[(df['B']>8).idxmax(),'E']=3