Python 如何使用从另一列获取相应值的多个条件更新列

输出更像下面的SQL语句

   UPDATE table_A SET final=(cs+fhfa+sz)/3 WHERE cs IS NOT NULL AND fhfa IS NOT NULL AND sz IS NOT NULL;

这里cs+fhfa+sz是sql表（和dataframe）中的所有单独列

如果我想将此SQL语句转换为python中的pandas操作，这将更像：

   df['div_3'] = (df.cs+df.fhfa+df.sz) /3
   df['final'] = df.loc[(df['cs'] != None) & (df['fhfa'] != None) & (df['sz'] != None) ] = df['div_3']

但这并不能保证“对应的值”最终被放入。如何做到这一点

我真的需要用3列的总和创建另一列div_3吗？这可以在不创建其他列的情况下完成吗？

IIUC:

df.loc[:, 'final'] = df.loc[df[['cs','fhfa','sz']].notnull().all(1), ['cs','fhfa','sz']].sum(1)/3

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.all（1）

-与

.all（axis=1）

相同，这意味着-每行中的所有值必须

为True

在

pd.Series.notnull

上进行筛选，并调用

mean

c = ['cs', 'fhfa', 'sz']
df['final'] = df[df[c].notnull().all(1)][c].mean(1)

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我认为这很卑鄙ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ, 是的，我现在注意到了。但是如果我用它的话——它会和你的答案太相似了……；-）啊哈，没问题。你找到了另一种方法，仍然像往常一样找到了答案。希望我能接受这两个答案：）。谢谢大家，但请解释所有（1），括号1是什么means@Viv就我个人而言，就像cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ'让我们回答更多；-）