这篇文章给大家分享的是有关pandas如何实现将两列中的较大值组成新的一列的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
逐行对比两列，选出每行两列中较大的值加到第三列
翻了下好像没有类似的函数，所以没办法要自己造轮子，直接上代码和注释
# 需要对比的值为value_x和value_y # 新家的列名为value_final # 1.设置一个flag,值为value_y-value_x,为正代表y较大，负代表x较大 df_test['value_flag'] = df_test['Value_y'] - df_test['Value_x'] # 2.分别取得y较大的部分和x较大的部分 df_test_bigger = df_test[df_test['value_flag'] >= 0].copy() df_test_litter = df_test[df_test['value_flag'] < 0].copy() # 3.分别对final进行赋值 df_test_bigger['Value_Final'] = df_test_bigger['Value_y'] df_test_litter['Value_Final'] = df_test_litter['Value_x'] # 4.使用concat函数将其聚合 df_test_1 = pd.concat([df_test_bigger, df_test_litter])
补充：pandas技巧--两列相加形成新一列（eval）
data.eval('新字段=字段1+字段2',inplace=True)
data.eval("""新字段1=字段1+字段2
新字段2=字段1+字段2
新字段3=字段1+字段2""",inplace=True)感谢各位的阅读！关于“pandas如何实现将两列中的较大值组成新的一列”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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