Python 对另一列使用if语句在dataframe中创建新列

我需要在计算中使用if来计算数据帧中的一个新列，但我尝试过的任何操作都没有成功。这就是我所拥有的

     OrderNum  Discount  OrderQty  UnitPrice  REMAININGQTY
0    115702       0.0      25.0     145.00          25.0
1    115793       0.0      20.0     823.00          20.0
2    115793       0.0      20.0     823.00          20.0
3    116282       0.0       1.0     699.95           1.0
4    116765       0.0      36.0     295.00           6.0

这就是我需要的

列=价格

计算=

IIf（df.折扣0，df.单价-（df.折扣/df.订单数量），df.单价）

我如何做到这一点？

试试：

df['Price Per'] = pd.np.where(df.Discount != 0, df.UnitPrice - (df.Discount / df.OrderQty), df.UnitPrice)

输出：

  OrderNum  Discount  OrderQty  UnitPrice  REMAININGQTY  Price Per
0    115702       0.0      25.0     145.00          25.0     145.00
1    115793       0.0      20.0     823.00          20.0     823.00
2    115793       0.0      20.0     823.00          20.0     823.00
3    116282       0.0       1.0     699.95           1.0     699.95
4    116765       0.0      36.0     295.00           6.0     295.00

尝试：

输出：

  OrderNum  Discount  OrderQty  UnitPrice  REMAININGQTY  Price Per
0    115702       0.0      25.0     145.00          25.0     145.00
1    115793       0.0      20.0     823.00          20.0     823.00
2    115793       0.0      20.0     823.00          20.0     823.00
3    116282       0.0       1.0     699.95           1.0     699.95
4    116765       0.0      36.0     295.00           6.0     295.00

---

您也可以使用这两条语句

df.loc[df['Discount'] == 0, 'PricePer'] = df['UnitPrice']
df.loc[df['Discount'] != 0, 'PricePer'] = df['UnitPrice']-df['Discount']/df['OrderQty']

但如果折扣等于零，则-（折扣/订单数量）将为零，是否需要？所以我想这也可以：

df['PricePer'] = df['UnitPrice']-df['Discount']/df['OrderQty']

---

您也可以使用这两条语句

df.loc[df['Discount'] == 0, 'PricePer'] = df['UnitPrice']
df.loc[df['Discount'] != 0, 'PricePer'] = df['UnitPrice']-df['Discount']/df['OrderQty']

但如果折扣等于零，则-（折扣/订单数量）将为零，是否需要？所以我想这也可以：

df['PricePer'] = df['UnitPrice']-df['Discount']/df['OrderQty']

---

df.discount0

是什么意思？同样在本节中，

折扣

始终为0，因此您总是以任何方式生成

单价

。在本例中，它是，但有时会有折扣。因此，它将从0.0变为0.25或任何折扣值。

将numpy作为np df['NEW VARIABLE']=np导入。其中（[df['discount'！=0]，df['UnitPrice']-（df['discount']/df['OrderQty']，df['UnitPrice']）

df.折扣0的含义是什么？同样在本节中，

折扣

始终为0，因此您总是以任何方式生成

单价

。在本例中，它是，但有时会有折扣。因此，它将从0.0更改为.25或任何折扣值。

将numpy作为np df[“新变量”]=np导入。其中（[df[“折扣”！=0]，df[“单价”]-（df[“折扣”]/df[“订单数量]），df[“单价”]）

确保将numpy作为np导入，

将numpy作为np导入

实际上，当您使用pd.np时，您不需要导入numpy。。。。numpy是作为熊猫进口的一部分进口的。所以你可以做

pd.np.where…

也学到了一些新的东西。感谢您确保将numpy作为np导入，

将numpy作为np导入

实际上，当您使用pd.np时，您不需要导入numpy。。。。numpy是作为熊猫进口的一部分进口的。所以你可以做

pd.np.where…

也学到了一些新的东西。谢谢