Python 如何基于其他两列有条件地创建一个新列

我有一个数据框，看起来像这样：

col 1 | col2 | col3 | col4 | col5
'abc' |   1  |  20  |  10  |  15
'abc' |   2  |  25  |  5   |  30
'def' |   1  |  340 |  12  |  22
'def' |   2  |  185 |  16  |  120
...

我想创建另一列

col6

，它基于条件：如果

col2

==1，那么

col3

*

col5

，否则为0；如果

col2

==2，则

col4

*

col5

，否则为0。因此，生成的df应该如下所示：

col 1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col6
'abc' |   1  |  20  |  10  |  15  | 300
'abc' |   2  |  25  |  5   |  30  | 150
'def' |   1  |  340 |  12  |  22  | 7480
'def' |   2  |  185 |  16  |  120 | 1920
...

如果1或2都不是，它应该返回0的原因只是为了防止

col2

没有1或2。

使用：

试试这个

df.loc[df['col2'] ==1,'col6']=df['col3']*df['col5']
df.loc[df['col2'] ==2,'col6']=df['col4']*df['col5']
df['col6']=df['col6'].fillna(0)

---

我尝试过这个，但是它为所有的

col6

恢复了

0.0

。我取出了

default=0

，但仍然得到了0@jceg316-数据是数字的吗？什么返回值

df.col2.dtype

？

dtype（'int64'）

@jceg316-这里不是0的倍数？例如，在col5的实数据中？所有列中都是实数据，没有零和

col3

col4

col5

都是浮点数

df.loc[df['col2'] ==1,'col6']=df['col3']*df['col5']
df.loc[df['col2'] ==2,'col6']=df['col4']*df['col5']
df['col6']=df['col6'].fillna(0)