如何基于pandas dataframe中的另一列验证列（可能使用pandas模式），Python 3

我有一个数据框

df

，有两列

price

和

max\u price

。我需要这些验证：

max\u price

列中的值必须是

=>0

price

列中的值必须是

=>0

，但对于

price

列，也必须是

0

，但不知道如何检查它是否高于

max_price

列中的值

import pandas as pd
from pandas_schema import Column, Schema
from pandas_schema.validation import InRangeValidation


df = pd.DataFrame({'price': [1, 10, 20], 'max_price': [10, 5, 25]})

schema = Schema([
    Column('price', [InRangeValidation(min=0)]),  # how to check with the column `max_price`?
    Column('max_price', [InRangeValidation(min=0)])
])

errors = schema.validate(df)

for error in errors:
    print(error)

这里，

df

中的第二行无效，因为

price

为10，而

max\u price

仅为5

---

你能告诉我怎么把代码改正确吗？谢谢。

谢谢你的回答。您的解决方案以独立的方式检查值。但是你知道如何使用pandas\u模式来解决它吗？因为它更符合我的代码的其余部分。谢谢你的回答。您的解决方案以独立的方式检查值。但是你知道如何使用pandas\u模式来解决它吗？因为它更符合我的代码的其余部分。

Lst=df['price'].values
row=0
for v in df['max_price'].values:
    if(Lst[row]>v):
       print("error at row:",row)
    row=row+1