在条件之后迭代地为df.column赋值

，可以使用循环结构和条件判断来实现。具体步骤如下：

1. 首先，需要遍历DataFrame的每一行，可以使用for循环来实现。假设DataFrame的变量名为df。
2. 在循环中，可以使用条件判断语句来判断是否满足某个条件。根据条件的不同，可以使用不同的赋值操作。
3. 在满足条件的情况下，可以使用df.at或df.loc方法来为指定的列赋值。这两种方法可以根据行索引或条件来定位到具体的位置。
4. 在赋值时，可以根据需要进行相应的操作，例如对原始值进行修改、替换为新值、进行计算等。

下面是一个示例代码，演示了如何在条件之后迭代地为df.column赋值：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 判断条件，例如判断A列的值是否大于3
    if row['A'] > 3:
        # 满足条件时，为B列赋新值
        df.at[index, 'B'] = row['B'] * 2

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

在上述示例中，我们遍历了DataFrame的每一行，判断A列的值是否大于3。如果满足条件，就将B列的值乘以2赋给B列。最后打印修改后的DataFrame。

需要注意的是，上述示例只是演示了如何在条件之后迭代地为df.column赋值的一种方式，具体的实现方式可能因实际需求而异。在实际应用中，可以根据具体情况进行适当的修改和调整。