Python 熊猫：如果列大于x，如何获取选择两列的最大值，否则选择平均值？

我有一个像这样的df，想要添加一个adj-mean，如果两列中的一列（avg或rolling_-mean）为0，则选择max，否则它会得到两列的avg

 ID Avg  rolling_mean   adj_mean (goal to have this column)

 0  5    0              5

 1  6    6.3            6.15

 2  5    8              6.5

 3  4    0              4

我能够使用此代码获得列的最大值

 df["adj_mean"]=df[["Avg", "rolling_mean"]].max(axis=1)

但不确定如果两个值都大于零，如何添加平均值

---

非常感谢

一种方法是将0视为

NaN

，然后简单地计算平均值

df['adj_-mean']=df.replace（{0:np.nan}）[[Avg”，“rolling_-mean”]].mean（轴=1）
出[1]：
滚动平均值平均调整平均值
0           0.0    5      5.00
1           6.3    6      6.15
2           8.0    5      6.50
3           0.0    4      4.00

默认情况下，

df.mean（）

跳过空值。根据：

skipna：bool，默认为True 计算结果时排除NA/null值

---

一种方法是将0视为

NaN

，然后简单地计算平均值

df['adj_-mean']=df.replace（{0:np.nan}）[[Avg”，“rolling_-mean”]].mean（轴=1）
出[1]：
滚动平均值平均调整平均值
0           0.0    5      5.00
1           6.3    6      6.15
2           8.0    5      6.50
3           0.0    4      4.00

默认情况下，

df.mean（）

跳过空值。根据：

skipna：bool，默认为True 计算结果时排除NA/null值

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如果你展示了你的尝试和错误结果那就好了你试过什么了吗？这似乎很基本，我道歉。编辑以显示我被代码卡住的地方。谢谢你看过熊猫的文件了吗？或者关于这个主题的任何资源？如果你展示了你的尝试和错误结果会很好。你尝试过什么吗？这似乎很基本，我道歉。编辑以显示我被代码卡住的地方。谢谢你看过熊猫的文件了吗？或者关于这个主题的任何资源？