这篇教程pandas 实现将两列中的较大值组成新的一列写得很实用，希望能帮到您。
最近一个开发需求中要求用pandas实现该需求：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） 如下：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)以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
pandas分组排序 如何获取第二大的数据
pandas 实现分组后取第N行 |
