将秒数上的值分配到新列中

，可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个新的列，用于存储分配后的值。
遍历每一行数据，获取秒数的值。
根据秒数的值，进行相应的分配。例如，可以将秒数转换为分钟、小时、天等单位，然后将分配后的值存储到新列中。
重复上述步骤，直到遍历完所有的行数据。

以下是一个示例代码，用于将秒数分配到新列中：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'秒数': [60, 120, 180, 240, 300]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建新列
df['分配值'] = ''

# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    seconds = row['秒数']
    
    # 分配值到新列
    if seconds < 60:
        df.at[index, '分配值'] = f'{seconds}秒'
    elif seconds < 3600:
        minutes = seconds // 60
        df.at[index, '分配值'] = f'{minutes}分钟'
    elif seconds < 86400:
        hours = seconds // 3600
        df.at[index, '分配值'] = f'{hours}小时'
    else:
        days = seconds // 86400
        df.at[index, '分配值'] = f'{days}天'

# 打印结果
print(df)

这段代码使用了Python的pandas库来处理数据。首先，创建一个包含秒数的示例数据集。然后，创建一个新的列来存储分配后的值。接下来，使用迭代方法遍历每一行数据，并根据秒数的值进行分配。最后，将分配后的值存储到新列中，并打印结果。

这个方法可以适用于任何包含秒数的数据集，并根据具体需求进行相应的分配。