Pandas DataFrame：两列求和生成新列并实现数据校验规则

实现思路 #

1. 先校验数据合法性：检查是否存在salay_1和salay_2同时大于0的行，若存在直接抛出错误
2. 合法数据下，新列值为两列的求和结果（本质上就是取非0列的值，或两列都为0时取0）

代码实现 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'salay_1': [0.00, 0.00, 20.00, 20.00],
    'salay_2': [0.00, 10.00, 0.00, 5.00]
})

# 检查违规行：两列数值均大于0
invalid_rows = df[(df['salay_1'] > 0) & (df['salay_2'] > 0)]
if not invalid_rows.empty:
    raise ValueError(f"检测到违规行，salay_1与salay_2均大于0：\n{invalid_rows}")

# 添加求和新列
df['salay_sum'] = df['salay_1'] + df['salay_2']

print(df)

代码说明 #

• 违规校验：通过布尔索引筛选出不符合规则的行，若结果不为空则抛出ValueError并展示违规行详情
• 求和计算：符合规则的场景下，要么其中一列为0，要么两列都是0，直接求和即可得到预期结果，无需额外复杂判断

运行结果 #

• 若仅保留前3行合法数据，输出如下：

salay_1  salay_2  salay_sum
0      0.0      0.0        0.0
1      0.0     10.0       10.0
2     20.0      0.0       20.0

• 若包含第4行违规数据，会直接抛出错误：

ValueError: 检测到违规行，salay_1与salay_2均大于0：
   salay_1  salay_2
3     20.0      5.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Budd