Python 根据另一列中的值减法选择一列中的值

我有一个包含4列的数据框。我想将

col2

的最后一个条目从第二个条目减去最后一个条目，看看从第二个条目减去最后一个条目是否大于10。如果是这样，我希望在第一列中获取last和second to last的对应值，并将第一列中second to last的值替换为

NaN

，然后创建另一个数据帧作为输出。有什么办法可以让我在熊猫身上做吗

col1  col2   col3   col4
 e      21      1    2
 m      20      1    2
 k      9       1    2
 j      20      1    2

输出：

col1         col3   col4
[j, 'NaN']    1      2

我正在寻找基于查询的方法，以便通过应用

groupby

或

过滤

使数据帧格式的输出变得更容易

到目前为止我尝试过的代码 看来它不起作用了

last = df.iloc[-1]['col2']
second_to_last = df.iloc[-2]['col2']

difference = df.query("{ref} - {ref_1} > 10".format(ref=last, ref_1= second_to_last))

我在第3行中遇到的错误：

ValueError: multi-line expressions are only valid in the context of data

您可以使用：

#get last and previous index values
last = df.index[-1]
second_to_last = df.index[-2]

#boolena mask - scalar
m1 = df.loc[last, 'col2'] - df.loc[second_to_last, 'col2'] > 10
#boolean mask - array
m2 = (df.index.isin([last, second_to_last]))
#chain together
m = m1 & m2
print (m)
[False False  True  True]

#filter
df1 = df[m]
print (df1)
  col1  col2  col3  col4
2    k     9     1     2
3    j    20     1     2

#get last row, remove unnecessary column
df2 = df1.iloc[[-1]].drop('col2', axis=1)
#convert value to lsit and add missing value
df2['col1'] = df2['col1'].apply(lambda x: list(x) + [np.nan])
print (df2)
       col1  col3  col4
3  [j, nan]     1     2

---

到目前为止，您尝试了什么来实现它？有没有基于查询、groupby和筛选的方法来解决它？我非常不喜欢使用pd生成新的数据帧。dataframe我刚刚添加了另一列，说明为什么我要求使用更有效的方法如果

col1

具有浮点数值，则在输出时，您的解决方案最终会分离整数，如

28.6

将变成

2,8,6

list@user8034918-不是，这意味着有字符串，请检查它

list（'28.6'）

因此需要

df['col1']=df['col1'].astype（float）