如何在column 1值小于column 2时交换对应行两列的数值

逐行判断数据的column 1与column 2取值，当column 1的值小于column 2的值时，交换当前行这两列的对应数值。

输入示例：

Index column 1 column 2
0       5         6
1       4         3
2       6         8
3       2         4

期望输出示例：

Index   column 1  column 2
0         6          5
1         4          3
2         8          6
3         4          2

方案1：Pandas实现（适合结构化表格数据处理场景） #

核心逻辑是先筛选出满足column 1 < column 2的行，再批量交换两列取值：

import pandas as pd

# 可替换为pd.read_csv/ pd.read_excel读取本地数据文件
df = pd.DataFrame(
    data=[[5,6],[4,3],[6,8],[2,4]],
    columns=["column 1", "column 2"],
    index=[0,1,2,3]
)
df.index.name = "Index"

# 核心交换逻辑
swap_mask = df["column 1"] < df["column 2"]
df.loc[swap_mask, ["column 1", "column 2"]] = df.loc[swap_mask, ["column 2", "column 1"]].values

print(df)

方案2：纯Python原生实现（无需依赖第三方库） #

直接遍历每行数据做判断交换，适合轻量场景：

# 原始数据可从文件读取后按格式解析为嵌套列表
raw_data = [
    [0,5,6],
    [1,4,3],
    [2,6,8],
    [3,2,4]
]

# 遍历交换逻辑
for row in raw_data:
    col1_val = row[1]
    col2_val = row[2]
    if col1_val < col2_val:
        row[1], row[2] = col2_val, col1_val

# 格式化打印输出
print("Index   column 1  column 2")
for item in raw_data:
    print(f"{item[0]:<8}{item[1]:<10}{item[2]}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者surendra suri