熊猫 - 如果为零，则获取最大行值，如果没有零，则获取平均值

Question

在此df:中

points_made  points_conceded 
0     0.00         30.00           
1     10.00        30.00    

如何创建一个"points_expected"列，其中如果有0.00，列值是max()行值，如果没有0.00，则是axis=0上的mean()，如下所示：

points_made  points_conceded points_expected
0     0.00         30.00           30.00
1     10.00        30.00           20.00

谢谢。

Answer 1

尝试使用NaN的replace

df['new'] = df.replace(0,np.nan).mean(1)
df
points_made  points_conceded   new
0          0.0             30.0  30.0
1         10.0             30.0  20.0

Answer 2

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'points_made': [0, 30],
'points_conceded': [10, 30]
})
def func(row):
if 0 in list(row):
return max(row)
else:
return row.mean()
df['new'] = df.apply(lambda row: func(row), axis=1)
df

退货：

points_made     points_conceded     new
0   0               10                  10.0
1   30              30                  30.0