如何根据其他列的类别更改不同百分比值的列的值

import pandas as pd

# 假设数据集为一个DataFrame对象，包含目标列和类别列
data = pd.DataFrame({
    '目标列': [100, 200, 300, 400],
    '类别列': ['A', 'B', 'A', 'B']
})

# 定义不同类别对应的百分比值
百分比值字典 = {'A': 0.1, 'B': 0.2}

# 遍历数据集
for index, row in data.iterrows():
    # 获取当前行的类别值和目标列的值
    类别值 = row['类别列']
    目标值 = row['目标列']
    
    # 根据类别值获取对应的百分比值
    百分比值 = 百分比值字典[类别值]
    
    # 计算新的目标列的值
    新目标值 = 目标值 * (1 + 百分比值)
    
    # 更新目标列的值为新的值
    data.at[index, '目标列'] = 新目标值

# 打印更新后的数据集
print(data)