我有一個房價數據如下：import pandas as pd

import numpy as np

data = {

"HouseName": ["A", "A", "B", "B", "B"],

"Type": ["OneRoom", "TwoRooms", "OneRoom", "TwoRooms", "ThreeRooms"],

"Jan_S": [1100, 1776, 1228, 1640, np.NaN],

"Feb_S": [1000, 1805, 1231, 1425, 1800],

"Mar_S": [1033, 1748, 1315, 1591, 2900],

"Jan_L": [1005, np.NaN, 1300, np.NaN, 7000]

}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

print(df)

HouseName Type Jan_S Feb_S Mar_S Jan_L

0 A OneRoom 1100.0 1000 1033 1005.0

1 A TwoRooms 1776.0 1805 1748 NaN

2 B OneRoom 1228.0 1231 1315 1300.0

3 B TwoRooms 1640.0 1425 1591 NaN

4 B ThreeRooms NaN 1800 2900 7000.0

我需要意識到兩件事：首先，我想根據“Jan_S”、“Feb?u S”、“Mar?u S”、“Jan_L”列找到一個合理的1月份租金價格。這里的S和L是指兩個不同的數據源，它們都可能有離群值和nan，但S的數據將優先作為1月份的最終價格。

第二，對于同一個戶名，我需要檢查一下，確保一房的價格低于兩個房間，兩個房間的價格低于三個房間。

我的最終結果如下：

^{pr2}$

我的想法是檢查Jan_S是否在Jan_L的0.95和1.05范圍內，如果是，則將Jan_S作為最終結果，否則，繼續檢查Feb_S作為Jan_u S的值

請分享您可能需要在Python中處理這個問題的任何想法。謝謝！

以下是一些可能有幫助的參考資料。在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python多列填充缺点_在Python中比较多列中的值并在另一列中添加新值的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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