dataframe，如果列A取值为“A”那么将列B和列C相加的结果生成列D，列D命名为“A股"，否则将列B和列C相减的结果生成列D，列D命名为”H股“

好的，我已经理解了你的要求。你可以这样做：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['A', 'B', 'A'],
    'B': [1, 2, 3],
    'C': [4, 5, 6]
})

df.loc[df['A'] == 'A', 'D'] = df['B'] + df['C']
df.loc[df['A'] != 'A', 'D'] = df['B'] - df['C']
df['D'] = df['D'].astype(str) + '股'

这样，你的结果将会是：

   A  B  C   D  
0  A  1  4  5.0股
1  B  2  5  -3.0股
2  A  3  6  9.0股

希望能够帮到你！

相关问题

dataframe，如果列A取值为“1”那么将列B和列C相加的结果生成列D，否则列D为0

好的，这是一个关于对DataFrame处理的问题。您可以使用以下代码来实现您的需求：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [3, 4, 5]})

# 计算列D
df['D'] = df.apply(lambda x: x['B'] + x['C'] if x['A'] == 1 else 0, axis=1)

# 输出结果
print(df)

这个代码片段中，我们首先使用pandas库来创建了一个DataFrame，包含三列 A、B、C。然后使用apply()函数对每一行进行了操作，当A列的值为1时，将B、C列的值相加，生成D列的值，否则D列的值为0。最后，我们打印出整个DataFrame以输出结果。

如果dataframe列A取值为NaN，那么让生成列B=1；dataframe列A取值不是NaN，就生成列B=列A+1

您好，欢迎使用ChitGPT进行对话。回答您的问题，您可以使用pandas库中的fillna()方法来实现。代码如下：

import pandas as pd

df['B'] = df['A'].fillna(1)
df.loc[df['A'].notnull(), 'B'] = df['A']

在第一行中，我们使用fillna()方法将列A中的NaN值替换为1并将结果存储在列B中。在第二行中，我们使用notnull()方法来检测A列是否包含非NaN值，如果是，则将A列的值赋给B列。

请注意，以上代码仅适用于DataFrame类型的数据。如果您有任何其他问题，请告诉我。