Pandas DataFrame 列的条件操作
假设您有一个在线商店。产品价格经常更新。在计算产品的最终价格时，您会检查更新的价格是否可用。如果不可用，则使用最后可用的价格。
解决方案#1：我们可以使用条件表达式来检查列是否存在。如果它不存在，那么我们使用替代列计算价格。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
'Last Price':[1200, 1500, 1600, 352],
'Updated Price':[1250, 1450, 1550, 400],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# Print the dataframe
print(df)
输出 ：
现在我们将检查更新的价格是否可用。如果不可用，我们将在“最后价格”列应用 10% 的折扣来计算最终价格。
# Check if the updated price is available or not
if 'Updated Price' in df.columns:
df['Final cost'] = df['Updated Price'] - (df['Updated Price']*0.1)
else :
df['Final cost'] = df['Last Price'] - (df['Last Price']*0.1)
# Print the Dataframe
print(df)
输出 ： 
正如我们在输出中看到的那样，由于“更新价格”列可用，因此“最终成本”是根据更新后的价格计算的。现在让我们考虑“更新价格”不可用的情况。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
'Last Price':[1200, 1500, 1600, 352],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# Print the dataframe
print(df)
输出 ：
现在我们将检查更新的价格是否可用。如果不可用，我们将在“最后价格”列应用 10% 的折扣来计算最终价格。
# Check if the updated price is available or not
if 'Updated Price' in df.columns:
df['Final cost'] = df['Updated Price'] - (df['Updated Price']*0.1)
else :
df['Final cost'] = df['Last Price'] - (df['Last Price']*0.1)
# Print the Dataframe
print(df)
输出 ： 
解决方案#2：我们可以使用 Python 的issubset()函数来检查所需的列是否存在于集合中。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
'Last Price':[1200, 1500, 1600, 352],
'Updated Price':[1250, 1450, 1550, 400],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# Print the dataframe
print(df)
输出 ：
现在我们将检查更新的价格是否可用。如果不可用，我们将在“最后价格”列应用 10% 的折扣来计算最终价格。
# Check if the updated price is available or not
if {'Updated Price', 'Discount'}.issubset(df.columns):
df['Final cost'] = df['Updated Price'] - (df['Updated Price']*0.1)
elif {'Last Price', 'Discount'}.issubset(df.columns):
df['Final cost'] = df['Last Price'] - (df['Last Price']*0.1)
# Print the Dataframe
print(df)
输出 ： 
正如我们在输出中看到的那样，由于“更新价格”列可用，因此“最终成本”是根据更新后的价格计算的。
现在让我们考虑“更新价格”不可用的情况。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
'Last Price':[1200, 1500, 1600, 352],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# Print the dataframe
print(df)
输出 ： 
现在我们将检查更新的价格是否可用。如果不可用，我们将在“最后价格”列应用 10% 的折扣来计算最终价格。
# Check if the updated price is available or not
if {'Updated Price', 'Discount'}.issubset(df.columns):
df['Final cost'] = df['Updated Price'] - (df['Updated Price']*0.1)
elif {'Last Price', 'Discount'}.issubset(df.columns):
df['Final cost'] = df['Last Price'] - (df['Last Price']*0.1)
# Print the Dataframe
print(df)
输出 ： 
正如我们在输出中看到的那样，由于“更新价格”列不可用，因此“最终成本”是根据最后价格计算的。