下面是使用pandas进行多个DataFrame列的算术运算的示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建两个DataFrame df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}) # 使用矢量化操作进行算术运算 resul...
1. DataFrame之间的运算在运算中自动对齐不同索引的数据如果索引不对应，则补NaNDataFrame没有广播机制导包# 导包import numpy as npimport pandas as pd创建 DataFrame df1 不同人员的各科目成绩，月考一# 创建DataFrame二维数组df1 = pd.DataFrame( data = np.random.randint(10,100,size=(3,3)), inde...
Numpy当中已经详细介绍,在这里我们演示min(最小值), max(最大值), mean(平均值), median(中位数), var(方差), std(标准差),mode(众数)结果: 对于单个函数去进行统计的时候,坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default),如果要对行“index” 需要指定(axis=1) max()、min() # 使用统计函数:0...
如果想做多行之间的运算,也就是对每一列进行操作,此时指定 axis=0 或者不指定(取默认值)。比如对每一列做标准化: >>> df.apply(lambda x: (x-x.mean())/x.std()) A B 0 -1.0 -1.0 1 0.0 0.0 2 1.0 1.0 applymap/map 对DataFrame对象每一行每一列逐元素操作。比如所有df所有数据保留两位小数...
2、DataFrame的行列运算 1)DataFrame中两列数据相加减 importpandasaspd df = pd.DataFrame([[10,6,7,8], [1,9,12,14], [5,8,10,6]], columns = ['a','b','c','d']) df['d - a'] = df['d'] - df['a'] df['d + a'] = df['d'] + df['a'] ...
在pandas dataframe中对列的两行进行减法运算,可以使用df[column_name].diff()方法来计算相邻两行之间的差值。该方法返回一个新的Series,其中包含了每一行与前一行之间的差值。 下面是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame ...
Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map,apply,transform,agg) 1.单列运算 在Pandas中,DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2) 其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如: 1.define square(x): ...
frame=pd.DataFrame(data,columns=['year','name']) print('指定DataFrame列序列\n',frame) print('行索引\n',frame.index) print('列索引\n',frame.columns) print('数据值\n',frame.values) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
提取、添加、删除列 用方法链分配新列 索引/ 选择 数据对齐和运算 转置 DataFrame 应用 NumPy 函数 控制台显示 DataFrame 列属性访问和 IPython 代码补全 提取、添加、删除列 DataFrame 就像带索引的 Series 字典,提取、设置、删除列的操作与字典类似: In [61]: df['one'] ...
Pandas 可以方便地对数据集进行复杂操作，包括对 DataFrame 中的两列执行减法运算。下面介绍几种实现方式：使用下标访问列进行减法运算：通过使用 DataFrame 的下标访问指定列，并直接执行减法操作，可得到结果：应用自定义函数进行减法运算：定义一个减法函数，并使用 apply 方法在列上应用该函数，实现列间...