dataframe中，如果列 B 中不是空值，则判断列B的数据是否小于列C，如果小列C就删除整行，如何写代码

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, None, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断列B是否小于列C，如果是则删除整行
df = df.loc[df['B'].isnull() | (df['B'] >= df['C'])]

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A    B   C
0  1  5.0   9
1  2  6.0  10
3  4  8.0  12

其中，`df['B'].isnull()` 判断列B是否为空值，`|` 表示逻辑或，`df['B'] >= df['C']` 判断列B是否小于列C。最后使用 `loc` 方法选择符合条件的行，并重新赋值给原始的 DataFrame。

相关问题

dataframe，如果列B大于0，那么生成列C=1；否则生成列C等于0

可以使用 Pandas 中的 apply 方法和 lambda 表达式来实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, -1, 0, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 apply 方法和 lambda 表达式生成新列 C
df['C'] = df['B'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  5  1
1  2 -1  0
2  3  0  0
3  4  3  1

其中，lambda 表达式中的 if-else 语句实现了根据条件生成新列的功能。apply 方法可以在指定的列上逐行应用指定的函数，返回应用结果组成的新列。

python 判断某个DataFrame的某列中是否有元素是空值

可以使用 Pandas 库中的 `isna()` 或 `isnull()` 函数判断某个 DataFrame 的某列中是否有元素是空值，示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', None, 'c']})

# 判断 B 列中是否有元素是空值
if df['B'].isna().any():
    print('B 列中存在空值')
else:
    print('B 列中不存在空值')

上述代码中，`isna()` 和 `isnull()` 函数的作用是相同的，都可以用来判断 DataFrame 中的空值。`any()` 函数则用于判断是否存在空值，如果存在则返回 `True`，否则返回 `False`。