我已经编写了一个功能齐全的网页抓取软件（scrapy），它可以生成房地产数据作为CSV文件，在大多数情况下，我可以用python处理数据，使其符合Jamovi（stats）格式的要求。
但是我有一个问题：共有25个CSV列，包含许多不同类型的住宅单元要素（空调、停车位、露台、阳台等）。
Unsorted CSV columnsTarget CSV column
到目前为止，我的代码工作方式如下：

column_1=(df['CSV_Col1_Name'])
AC_list=[]

for row in column_1:
    if row == 'Air Conditioned'
    AC_list.append(row)
    else:
     null=('null')
    AC_list.append(null)

df['AC LIST'] = np.array(AC_list)
df.to_csv("My_Data.csv",index=False) #CSV file already indexed

这就完成了在CSV文件中创建一个新列的目的，该列从第一个索引项到最后一个索引项运行：

null
null
null
[...]
Air Conditioned
null
null
Air Conditioned

然而，当我需要对所有剩余的24列重复该过程时，我仍然卡住了。我的目标是，如果CSV列的每一行都包含"空调"，那么该字符串将被附加到AC_list中，并取代"空"值（在我的CSV列中，每一行/住宅单元最多只能包含1个AC）。
我试着重复这个过程：

column_2=(df['CSV_Col2_Name'])
AC_list=[]

for row in column_2:
    if row == 'Air Conditioned'
    AC_list.append(row)
    else:
       continue

df['AC LIST'] = np.array(AC_list)

但返回以下错误：* * 数值错误：值的长度（258）与索引的长度（229）**不匹配。我知道这与以下事实有关：在row!='Air Conditioned'的情况下，我没有在AC_list中指定附加值，因为我只希望将'null'值替换为'Air Conditioned'值。
这至少可以说是令人难以置信的，呵呵，我在python上取得了很大的进步，但是重组数据对我来说仍然是一个新的概念。有什么想法可以解决这个问题吗？：）
提前向那些庆祝圣诞节的人表示感谢和圣诞快乐。
向你问好，丹山!