我有一个数据框，想根据条件创建一个新列，在这个新列中，如果满足特定条件，则该值将来自另一列，否则需要为零。原始DataFrame是;
df2 = pd.read_csv('C:\Users\ABC.csv')
df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'])
df2['Hour'] = df2.Date.dt.hour
df2['Occupied'] = ''
Date Value Hour Occupied
2016-02-02 21:00:00 0.6 21
2016-02-02 22:00:00 0.4 22
2016-02-02 23:00:00 0.4 23
2016-02-03 00:00:00 0.3 0
2016-02-03 01:00:00 0.2 1
2016-02-03 02:00:00 0.2 2
2016-02-03 03:00:00 0.1 3
2016-02-03 04:00:00 0.2 4
2016-02-03 05:00:00 0.1 5
2016-02-03 06:00:00 0.4 6
如果df2.Hour大于或等于9，我想与Occupied列中的df2.Value相同。否则，Occupied列中的值将为零。我已经尝试了以下代码，但是它没有按我想要的方式工作（它在不考虑else语句的情况下输出与df2.Value相同的值）；
for i in df2['Hour']:
if i >= 9:
df2['Occupied'] = df2.Value
else:
df2['Occupied'] = 0
知道这有什么问题吗？
使用where您的布尔条件，这将设置所有列值，而不是迭代行方式：
In [120]:
df2['Occupied'] = df2['Value'].where(df2['Hour'] >= 9, 0)
df2
Out[120]:
Date Value Hour Occupied
0 2016-02-02 21:00:00 0.6 21 0.6
1 2016-02-02 22:00:00 0.4 22 0.4
2 2016-02-02 23:00:00 0.4 23 0.4
3 2016-02-03 00:00:00 0.3 0 0.0
4 2016-02-03 01:00:00 0.2 1 0.0
5 2016-02-03 02:00:00 0.2 2 0.0
6 2016-02-03 03:00:00 0.1 3 0.0
7 2016-02-03 04:00:00 0.2 4 0.0
8 2016-02-03 05:00:00 0.1 5 0.0
9 2016-02-03 06:00:00 0.4 6 0.0
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