如何在使用Python计算时添加条件？

我有一个带有两个数字列的数据框。我想添加第三列来计算差异。但条件是，如果第一列中的值为空或Nan，则差值应为第二列中的值

有人能帮我解决这个问题吗

任何建议和线索将不胜感激！

---

谢谢。

使用了一个示例数据帧，但不难理解：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 3], 'B': [10, 20, 30, 40]})

def diff(row):
    return row['B'] if (pd.isnull(row['A'])) else (row['B'] - row['A'])

df['C'] = df.apply(diff, axis=1)

原始数据帧：

    A   B   
0   1.0 10  
1   2.0 20  
2   NaN 30  
3   3.0 40

在

应用后

：

    A   B   C
0   1.0 10  9.0
1   2.0 20  18.0
2   NaN 30  30.0
3   3.0 40  37.0

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使用了示例数据帧，但不难理解：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 3], 'B': [10, 20, 30, 40]})

def diff(row):
    return row['B'] if (pd.isnull(row['A'])) else (row['B'] - row['A'])

df['C'] = df.apply(diff, axis=1)

原始数据帧：

    A   B   
0   1.0 10  
1   2.0 20  
2   NaN 30  
3   3.0 40

在

应用后

：

    A   B   C
0   1.0 10  9.0
1   2.0 20  18.0
2   NaN 30  30.0
3   3.0 40  37.0

试试这个：

def diff(row):
    if not row['col1']:
        return row['col2']
    else:
        return row['col1'] - row['col2']

df['col3']= df.apply(diff, axis=1)

试试这个：

def diff(row):
    if not row['col1']:
        return row['col2']
    else:
        return row['col1'] - row['col2']

df['col3']= df.apply(diff, axis=1)

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这不是一个有条件的情况，只是一个数学运算。。假设您有df：

使用.sub（）方法考虑您的df：

返回输出：

   July Sales  August Sales   Diff
0       459.0           477   18.0
1       422.0           125 -297.0
2       348.0           483  135.0
3       397.0           271 -126.0
4         NaN           563  563.0
5       191.0           325  134.0
6       435.0           463   28.0
7         NaN           479  479.0
8       475.0           473   -2.0
9       284.0           496  212.0

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这不是一个有条件的情况，只是一个数学运算。。假设您有df：

使用.sub（）方法考虑您的df：

返回输出：

   July Sales  August Sales   Diff
0       459.0           477   18.0
1       422.0           125 -297.0
2       348.0           483  135.0
3       397.0           271 -126.0
4         NaN           563  563.0
5       191.0           325  134.0
6       435.0           463   28.0
7         NaN           479  479.0
8       475.0           473   -2.0
9       284.0           496  212.0

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您应该尽可能使用矢量化操作。在这里，您可以使用：

但是，考虑到这一点与考虑<代码>楠<代码>值在<代码> DF[7月销售] 等于零。因此，您可以使用：

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您应该尽可能使用矢量化操作。在这里，您可以使用：

但是，考虑到这一点与考虑<代码>楠<代码>值在<代码> DF[7月销售] 等于零。因此，您可以使用：

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没有提供足够的细节。什么是数据帧？这是某种CSV文件吗？我更新了这个问题……如果没有提供足够的细节，任何线索都会有帮助。什么是数据帧？这是某种CSV文件吗？我更新了这个问题……任何线索都会有帮助的。谢谢。这正是我想要的答案。你在C列中30 NaN的值是NaN，这不是他想要的答案。我认为你把这件事复杂化了一点。这是第2列-第1列的简单减法。

apply

+如果可以使用矢量化操作，则不建议熊猫使用自定义函数。@d_kennetz是的，您是对的，谢谢。：）另外，修复了条件。谢谢。这正是我想要的答案。你在C列中30 NaN的值是NaN，这不是他想要的答案。我认为你把这件事复杂化了一点。这是第2列-第1列的简单减法。

apply

+如果可以使用矢量化操作，则不建议熊猫使用自定义函数。@d_kennetz是的，您是对的，谢谢。：）此外，还修复了该条件。

apply

+如果有矢量化操作，则不建议熊猫使用自定义功能。

apply

+如果有矢量化操作，则不建议熊猫使用自定义功能。谢谢。这个答案很有用。没问题，很乐意帮忙！我认为只要可能就尽量保持简单是件好事。再次谢谢你d_kennetz。。如果我想再添加一个条件，即7月和8月都是NaN，并且差值应该为0，该怎么办。我该怎么做？谢谢如果它们都为NaN，则结果将为0。表示fill_value=0的代码位表示将NaN视为0。明白了！谢谢，谢谢。这个答案很有用。没问题，很乐意帮忙！我认为只要可能就尽量保持简单是件好事。再次谢谢你d_kennetz。。如果我想再添加一个条件，即7月和8月都是NaN，并且差值应该为0，该怎么办。我该怎么做？谢谢如果它们都为NaN，则结果将为0。表示fill_value=0的代码位表示将NaN视为0。明白了！谢谢，非常感谢，非常感谢。