如何在python中对列执行条件操作？

我试图编写一个代码，计算“prod”（“rgdpna”/“emp”）相对于一个特定年份的变化。在excel数据中，包含来自多个国家的数据，我需要为所有国家执行

（国家、年份、rgdpna和emp是excel中的数据）

类似这样：“prodvar=（“年”>=1980时的“prod”）除以（“年”==1980时的“prod”）

我想我需要用“while”，但我不知道

df["prod"] = df["rgdpna"].div (df["emp"])

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首先，让我们将您的数据放入一个完整的、最少的示例中。因此，我们不需要中间列，因此让我们只保留相关列，并将其称为“值”，以清晰起见：

data_dict = {'country': {0: 'Brazil',
  1: 'Brazil',
  2: 'Brazil',
  3: 'Canada',
  4: 'Canada',
  5: 'Canada'},
 'value': {0: 8.3, 1: 10, 2: 9.3, 3: 27.2, 4: 32.7, 5: 41.6},
 'year': {0: 1980.0, 1: 1981.0, 2: 1982.0, 3: 1980.0, 4: 1981.0, 5: 1982.0}}

df = pd.DataFrame(data_dict)

（我在回答的其余部分也使用了清晰的列名，即使它们很长）

其次，我们将创建一个“中间值”列，该列仅保存1980年时的值：

df['value_1980'] = df.apply(lambda row: df.set_index(['year','country']).loc[1980]['value'][row['country']], axis=1)

最后，我们将两者分开，如您的示例所示：

df['value_relative_to_1980'] = df['value'] / df['value_1980']

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检查结果。

对于熊猫，尽可能避免使用For和while循环

试试这个

df['prod'] = df.apply(lambda x: x['prod']/df['prod'].loc[(df['year']==1980)&(df['country']==x['country'])].values[0], axis=1)

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请检查如何制作一个，这样我们可以帮助您。你的预期结果是什么？我编辑了你的问题，将逗号改为小数点。以后，请把你的数据例子放在你正在使用的语言中：在代码块中间使用错误的语法是非常非常令人困惑的。但是我不知道。这太模糊了，Stack Overflow不是免费的代码编写服务，也不是为了提供个性化的指南和教程。请看：，，没问题。一般来说，除了我给出的具体答案之外，您还需要使用“apply”函数。它是您在pandas中最好的朋友之一，特别是因为如果您需要升级，还有其他库可以让它运行得更快。根据我的经验，它几乎总能及时完成工作。如果希望该列以另一列为条件，请对该列使用apply:``df['new\u col']=df['old\u col'].apply（）``对于多个列，请对df本身使用apply函数并指定axis=1。。。评论是针对我的吗？我在回答中使用了

.apply

。哦，我很抱歉，我把用户名弄糊涂了，还以为你就是原来的海报。

df['prod'] = df.apply(lambda x: x['prod']/df['prod'].loc[(df['year']==1980)&(df['country']==x['country'])].values[0], axis=1)