如何在python的dataframe中，对多列进行综合判断。如果A列为"主营业务收入"和B列为"内部交易"，则C列为"内部交易"，否则为空白

您可以使用条件判断和逻辑运算来实现对多列进行综合判断。在Python的DataFrame中，您可以使用`df.loc`或`df['新列名']`来创建一个新列，并根据条件设置相应的值。

下面是一种实现方法：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': ['主营业务收入', '其他', '主营业务收入'],
        'B': ['内部交易', '其他', '其他']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件设置新列的值
df.loc[(df['A'] == '主营业务收入') & (df['B'] == '内部交易'), 'C'] = '内部交易'
df['C'].fillna('', inplace=True)  # 将空白值填充为''

上述代码中，首先创建了一个示例DataFrame `df`，包含列A和B。然后使用`df.loc`选择满足条件`A列为"主营业务收入"和B列为"内部交易"`的行，并将这些行的C列设置为"内部交易"。最后，使用`fillna`方法将C列中的空白值填充为''。

执行上述代码后，您将得到一个新的DataFrame `df`，其中C列根据条件进行了综合判断并设置了相应的值。

相关问题

python中，如何对dataframe中，列A和列B和列C的数据画出折线图

可以使用pandas和matplotlib库来实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10], 'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
df.plot(kind='line')

# 显示图形
plt.show()

其中，`kind='line'`表示绘制折线图，`df.plot()`默认会对所有列进行绘制，因此可以直接调用。如果只需要绘制其中的某几列，可以使用`df[['A', 'B', 'C']].plot(kind='line')`来指定列。

在python中对DataFrame列属性进行重复元素的去除

可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法对DataFrame列属性进行重复元素的去除。具体实现如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

# 对列属性A进行重复元素的去除
df['A'] = df['A'].drop_duplicates()

# 输出去除重复元素后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

     A      B  C
0  foo    one  1
1  bar    one  2
2  NaN    two  3
3  NaN  three  4
4  NaN    two  5
5  NaN    two  6
6  NaN    one  7
7  NaN  three  8

可以看到，使用drop_duplicates()方法对列属性A进行去重后，DataFrame中只保留了一次出现的元素，并将其他的重复元素删除。