pandas 比较两个字段if 判断 返回一个新的值

你可以使用 `numpy.where` 函数来比较两个字段并返回一个新的值。具体步骤如下：

假设你要比较的两个字段分别是 df['col1'] 和 df['col2']，如果 df['col1'] 大于 df['col2']，则返回字符串 'Yes'，否则返回字符串 'No'，你可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4], 'col2': [2, 3, 1, 5]})

df['new_col'] = np.where(df['col1'] > df['col2'], 'Yes', 'No')

print(df)

输出结果如下：

   col1  col2 new_col
0     1     2      No
1     2     3      No
2     3     1     Yes
3     4     5      No

在上面的代码中，我们使用了 `np.where` 函数来比较 df['col1'] 和 df['col2']，如果 df['col1'] 大于 df['col2']，则返回字符串 'Yes'，否则返回字符串 'No'。最后，我们将新的列添加到原始数据框中，并将其命名为 'new_col'。

相关问题

pandas 一个字段如果包含某两个字就生成新的一列作为类别

可以使用 Pandas 的 apply 方法结合 lambda 表达式来实现。具体的步骤如下：

1. 使用 str.contains 方法判断某个字段是否包含某两个字，返回一个布尔类型的 Series。
2. 将上一步得到的 Series 作为 apply 方法的输入，使用 lambda 表达式对其进行处理，生成新的一列作为类别。

具体的代码如下所示：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {
    'text': ['hello world', 'world hello', 'hello', 'world', 'hi world']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 apply 方法结合 lambda 表达式生成新的一列作为类别
df['category'] = df['text'].apply(lambda x: 'category1' if 'hello' in x and 'world' in x else 'category2')

print(df)

运行结果如下所示：

         text   category
0  hello world  category1
1  world hello  category1
2        hello  category2
3        world  category2
4     hi world  category2

在上面的代码中，我们使用 apply 方法结合 lambda 表达式对 text 列进行处理，生成 category 列作为类别。具体来说，如果某个 text 包含 hello 和 world 这两个字，就将其归为 category1 类别，否则归为 category2 类别。最终的结果存储在 df['category'] 列中。

读取excel所有数据，判断其中两个字段的值对应关系

好的，我可以帮您解决这个问题。您需要使用Python中的pandas库来读取excel文件数据，然后使用pandas库的DataFrame对象来操作数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件数据
data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 判断两个字段的值对应关系
if (data['field1'] == data['field2']).all():
    print('两个字段的值完全对应')
else:
    print('两个字段的值不完全对应')

在上面的代码中，您需要将'your_excel_file.xlsx'替换为您要读取的Excel文件的路径。然后，根据您的需要，将'field1'和'field2'替换为您要比较的字段名称。如果两个字段的所有值都完全对应，则输出'两个字段的值完全对应'，否则输出'两个字段的值不完全对应'。