我有 2 个熊猫数据框 df1和df2
df1
| ID | 姓名 | 年龄 |
|---|---|---|
| 1 | 乔 | 16 |
| 2 | 简 | 17 |
df2
| ID | 分数 |
|---|---|
| 1 | 16 |
| 2 | 8 |
然后我合并两个数据帧：
mergedf = df1.merge(df2, on='id', how='left')
毕竟我将创建一个新的数据框，它应该有来自df1 的列 id 和 name ，来自df2 的列分数，另外还有一个新列（diff），它将是分数和年龄之间的差异，另一个名为 status 的列将是以下结果if 'age' == 'score' then 'OK' else 'false'
这是新数据框的代码
newDF = mergedf[['id','name','score','diff', 'status']]
但是我仍然不清楚我应该如何嵌套这段代码
if 'age' == 'score' then 'OK' else 'false'
生成新的列差异和状态。
使用diff来计算整个列的差异，然后用numpy.where你的病情
mergedf = df1.merge(df2, on='id', how='left')
mergedf['diff'] = mergedf[['age', 'score']].diff(axis=1)['score']
mergedf['status'] = np.where(mergedf['diff'] == 0, 'OK', False)
print(mergedf)
id name age score diff status
0 1 Joe 16 16 0 OK
1 2 Jane 17 8 -9 False
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