pandas中計算兩列相乘實例
pandas計算兩列相乘
在excel中計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計算打折后的價格
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,它會把兩邊進行對齊,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index進行運算:
# 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行運算:
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)
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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