它引发了一个异常，因为'D'是一个空的Series：
假设下面的dataframe：

df = pd.DataFrame({'A': ['01', '02', '02', '02'], 'B': [9, 1, 2, 3], 'C': [9, 1, 2, 3], 'D': [9, 0, 0, 0]})
print(df)

# Output:
    A  B  C  D
0  01  9  9  9
1  02  1  1  0
2  02  2  2  0
3  02  3  3  0

现在，如果我尝试你的代码：

def f(sr):
    return 2*sr

mask = (df['A']=='02')
z_valid = df[mask]
df.loc[((mask) & (df['B'] !=0)), 'B'] = z_valid['B'].apply(f)
df.loc[((mask) & (df['C'] !=0)), 'C'] = z_valid['C'].apply(f)
df.loc[((mask) & (df['D'] !=0)), 'D'] = z_valid['D'].apply(f)

输出：

----> 8 df.loc[((mask) & (df['D'] !=0)), 'D'] = z_valid['D'].apply(f)
...
ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

在'D'上引发异常：

# Left side
>>> df.loc[((mask) & (df['D'] !=0)), 'D']
Series([], Name: E, dtype: int64)  # <- Empty Series

# Right side
>>> z_valid['D'].apply(f)
1    0
2    0
3    0
Name: E, dtype: int64

如果我理解了需求，你可以像下面的例子一样使用.where和.applymap：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"x" : ['01', '02', '03', '04', '02', '05', '02'],
                  "y": [3,3,3,3,3,3,3],
                   'z': [6,6, 6, 6, 6, 6, 6]
                  })
cols = ['y', 'z']

def func(x):
    return 2*x

df[cols] = df[cols].where(df['x'] != '02', df[cols].applymap(func))

print(df)

其给出：

x  y   z
0  01  3   6
1  02  6  12
2  03  3   6
3  04  3   6
4  02  6  12
5  05  3   6
6  02  6  12