如果其他列中的值不是nan且>0，则从其他列中的值中减去列中的值，否则跳过

这个问答内容涉及到数据处理和条件判断，以下是完善且全面的答案：

这个问题可以通过编写一个循环来解决。首先，我们需要遍历每一列的值，并检查它们是否不是NaN且大于0。如果是这样，我们就从其他列的值中减去当前列的值。否则，我们跳过当前列。

以下是一个示例代码，用于解决这个问题：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历每一列
for col in df.columns:
    # 检查值是否不是NaN且大于0
    if df[col].notna().any() and (df[col] > 0).any():
        # 从其他列的值中减去当前列的值
        df.loc[df[col].notna() & (df[col] > 0), df.columns != col] -= df[col]

print(df)

输出结果为：

     A    B    C
0  0.0  4.0  8.0
1  0.0  NaN  0.0
2  NaN  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0

在这个示例中，我们遍历了数据框的每一列。对于每一列，我们首先检查它是否存在非NaN且大于0的值。如果是这样，我们就从其他列的值中减去当前列的值。最后，我们打印出处理后的数据框。

这个问题的应用场景可以是在数据分析和处理中，当我们需要根据一些条件对数据进行修改或计算时，可以使用类似的方法。

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