尝试有条件地循环遍历数据框中的列，但未获得所需的结果

在处理数据框中的列时，可以使用循环遍历来实现特定的操作。以下是一个示例代码，展示了如何有条件地循环遍历数据框中的列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个条件函数，用于判断是否满足条件
def condition_check(value):
    if value >= 30:
        return True
    else:
        return False

# 循环遍历数据框中的列，并根据条件进行操作
for column in df.columns:
    if df[column].dtype == 'int64':
        # 如果列的数据类型是整数型，则进行条件判断
        df[column] = df[column].apply(lambda x: x*2 if condition_check(x) else x)
    elif df[column].dtype == 'object':
        # 如果列的数据类型是字符串型，则进行其他操作
        df[column] = df[column].apply(lambda x: x.upper())

# 打印处理后的数据框
print(df)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据框df，包含了姓名、年龄和性别三列。然后定义了一个条件函数condition_check，用于判断年龄是否大于等于30。接下来，使用循环遍历数据框中的列，并根据列的数据类型进行不同的操作。对于整数型的列，我们使用apply函数结合条件判断，如果满足条件，则将值乘以2；对于字符串型的列，我们使用apply函数将字符串转换为大写。最后，打印处理后的数据框。

这个示例展示了如何有条件地循环遍历数据框中的列，并根据不同的条件进行相应的操作。在实际应用中，可以根据具体需求进行修改和扩展。

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