如何使用列表推导式为Pandas DataFrame添加价格更高公司列

原始DataFrame定义 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'company_1': ['McDonalds', 'Mercedes', 'Apple'],
    'company_2': ['Wendys', 'BWM', 'Microsoft'],
    'company_1_price' : [3, 1, 4],
    'company_2_price' : [2, 8, 3]
})

需求说明 #

为上述DataFrame添加一列more_expensive，该列每行的值为对应行中价格更高的公司名称。

实现代码（列表推导式） #

df['more_expensive'] = [
    row['company_1'] if row['company_1_price'] > row['company_2_price'] 
    else row['company_2'] 
    for _, row in df.iterrows()
]

逻辑说明 #

通过df.iterrows()遍历DataFrame的每一行，对每行的company_1_price和company_2_price做比较：

• 若company_1_price更大，选取company_1的名称
• 否则选取company_2的名称
  将推导得到的结果列表直接赋值给新列more_expensive即可完成需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者equanimity