我已经编写了以下Python/Pandas代码,将M行x N列数据帧(A)的每一列乘以M x 1数据帧(b),得到M x N数据帧C: def multiply_columns(A, b): C = pd.DataFrame(A.values * b.values, columns=A.columns, index=b.index) return C 换句话说,它将矩阵的每一列乘以长度相等的列向量。代码运行良好,但...
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def multiply_by_two(value): return value * 2 应用函数:最后,使用apply函数将定义的函数应用到DataFrame的某一列,并将结果存储到另一列中。可以使用以下代码实现: 代码语言:txt 复制 df['col3'] = df['col2'].apply(multiply_by_two) 通过以上步骤,就可以将列表值从一列应用到另一列了。在这个例子中...
2 Pandas: multiply column value by sum of group 0 Pandas multiplying a dataframe column with groupby result 0 multiply different values to pandas column with combination of other columns 1 Multiplying two columns of same dataframe thats dependent on same column 1 How to group t...
multiply函数需要一个权重列表或常数作为其必需参数。如果使用常数,则常数将乘以所有行或列(取决于axis的值)。如果使用列表,则列表中每个权重的位置对应于它所乘的行或列。 与sum和mean不同,multiply的默认轴是列轴。因此,如果要沿DataFrame的行应用权重,需要显式设置axis=0。 以下代码展示了multiply的示例用法。df...
Series([1, 6, 4, 9], index=['a', 'b', 'd', 'e']) print(data, "\n\n", data1) # adding two series using # .add 注意不会修改原序列 print(data.add(data1, fill_value=0)) # adding two series using # .add print(data.sub(data1, fill_value=0)) 输出:...
Column C 用于2015-01-31 value D Then I need to use the value of C for 2015-01-31 and multiply by the value of A on 2015-02-01 并添加 B。 我尝试使用 apply 和shift 使用if else 给出了一个关键错误。 原文由 ctrl-alt-delete 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
a=a.reset_index() # 设置参数inplace=True,可以一步到位的修改 (4)重新调整列顺序 df=df.reindex(columns=new_col_name) (5)设置索引列 a=a.set_index['id',inplace=True] #将id列设为索引列 3. DataFrame数据信息查看 (1)df.shape #维度查看 ...
2. DataFrame.query 使df的筛选变得可读性更高，比如df.loc[(df['a'] > df['b']) & (df['c...
', 'le', 'loc', 'lt', 'mad', 'map', 'mask', 'max', 'mean', 'median', 'memory_usage', 'min', 'mod', 'mode', 'mul', 'multiply', 'name', 'nbytes', 'ndim', 'ne', 'nlargest', 'notna', 'notnull', 'nsmallest', 'nunique', 'pct_change', 'pipe', 'plot', 'pop...