pandas中計(jì)算兩列相乘實(shí)例
pandas計(jì)算兩列相乘
在excel中計(jì)算兩列相乘是十分容易的,在pandas中也是如此
如下表中的Discoount 和 ListPrice相乘
直接上python代碼:
# @DATE : 2021-1-2 # @TIME : 11:49 # @USER : kirin # 利用pandas計(jì)算打折后的價(jià)格 import pandas as pd book = pd.read_csv("data/book_sel_2.csv", index_col='id') # 操作符的重載,在pandas中 * 如果他的兩邊都是列,那么,它會(huì)把兩邊進(jìn)行對齊,相乘 # 方法一: # book['Price'] = book['ListPrice'] * book['Discount'] # 也可以列 * 數(shù)字 # book['Price'] = book['ListPrice'] * 0.8 # 方法二: # 對整個(gè)index進(jìn)行運(yùn)算: # for i in book.index: # book['Price'].at[i] = book['ListPrice'].at[i] * book['Discount'].at[i] # 如果你并不是想全部相乘,而是對其中的部分進(jìn)行運(yùn)算: for i in range(5, 10): book['Price'].at[i] = book['ListPrice'].at[i] * book['Discount'].at[i] print(book)
輸出:
對應(yīng)代碼文件:
F:\Project\python\src\WangYiYun\DataAnalysis\15.py
dataframe兩列相乘構(gòu)造新特征
假如我們要構(gòu)建新特征b
目的是從a中篩選出數(shù)值在4~6之間的數(shù)據(jù),如果符合就是True,否則就是False。
那么代碼如下:
import pandas as pd lists=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]}) lists['b']=(lists['a']<6).mul(lists['a']>4)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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