Prendre de la différence entre deux colonnes de pandas dataframe basée sur la condition en python

J'ai un dataframe nommé pricecomp_df, je veux profiter de comparer le prix de la colonne "prix du marché" et chacune des autres colonnes, comme "pomme de prix","les mangues prix", "prix de la pastèque", mais la priorité à la différence fondée sur la condition : (Première priorité est de pastèque prix, la seconde pour les mangues et la troisième pour apple). L'entrée dataframe est donnée ci-dessous:

   code  apple price  mangoes price  watermelon price  market price
0   101          101            NaN               NaN           122
1   102          123            123               NaN           124
2   103          NaN            NaN               NaN           123
3   105          123            167               NaN           154
4   107          165            NaN               177           176
5   110          123            NaN               NaN           123

Voici donc la première ligne vient de pomme de prix et le prix du marché puis prendre leur diff, mais dans la deuxième ligne, nous avons d'apple, les mangues prix donc je dois faire la différence entre prix de marché et les mangues prix. de même, la différence en fonction de la priorité de la condition. Également ignorer les lignes avec nan pour tous les trois prix. N'importe qui peut aider à ce sujet?

OriginalL'auteur User1090 | 2016-04-13

  1. 19

    Espère que je ne suis pas trop en retard. L'idée est de calculer les différences et les écraser en fonction de votre liste de priorité.

    import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'code': [101, 102, 103, 105, 107, 110],
'apple price': [101, 123, np.nan, 123, 165, 123],
'mangoes price': [np.nan, 123, np.nan, 167, np.nan, np.nan],
'watermelon price': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 177, np.nan],
'market price': [122, 124, 123, 154, 176, 123]})
# Calculate difference to apple price
df['diff'] = df['market price'] - df['apple price']
# Overwrite with difference to mangoes price
df['diff'] = df.apply(lambda x: x['market price'] - x['mangoes price'] if not np.isnan(x['mangoes price']) else x['diff'], axis=1)
# Overwrite with difference to watermelon price
df['diff'] = df.apply(lambda x: x['market price'] - x['watermelon price'] if not np.isnan(x['watermelon price']) else x['diff'], axis=1)
print df
apple price  code  mangoes price  market price  watermelon price  diff
0          101   101            NaN           122               NaN    21
1          123   102            123           124               NaN     1
2          NaN   103            NaN           123               NaN   NaN
3          123   105            167           154               NaN   -13
4          165   107            NaN           176               177    -1
5          123   110            NaN           123               NaN     0

    OriginalL'auteur MERose