pandas的多列进行加减乘除运算

2024-08-31

pandas常用操作详解——数据运算（一）

表与表之间的数据运算 #构建数据集df1=pd.DataFrame(np.random.random(32).reshape(8,4),columns=list('ABCD')) df2=pd.DataFrame(np.arange(1,33).reshape(8,4),columns=list('ABCD')) #进行加法运算 #注:加减乘除同理 data1=df1+df2 表与列之间的计算这里不知道有没有别的函数可以调用,或者更简单的计算方式,等我发现了再更新. #构造一个Series d

pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录数据分组与分组运算离散化处理数据合并数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表数据分组--〉归纳程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #

python – 基于pandas中的列中的值从DataFrame中选择行

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案. 要选择列值等于标量some_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

精确的double加减乘除运算工具类

import java.math.BigDecimal; /** * 精确的double加减乘除运算 * @author cyf * */ public class DoubleUtil { /** * 提供精确的加法运算. * * @param v1 * 被加数 * @param v2 * 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1, double v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(

新浪面试题：只允许使用++操作符实现加减乘除运算(c语言版)

//假定a,b都是正整数,只允许使用++而不使用-,--,*,/操作符的情况下实现加减乘除运算 //使用++实现加法: int jiafa(int a,int b){ for (int i=0;i<b;i++) { a++; } return a; } //使用++实现减法a-b(必须a>=b) int jianfa(int a,int b){ int c = 0; if (a >= b) while (b != a) { c++; b++; } return c; } //乘法a*b

BigDecimal加减乘除运算（转）

java.math.BigDecimal.BigDecimal一共有4个够造方法,让我先来看看其中的两种用法: 第一种:BigDecimal(double val) Translates a double into a BigDecimal. 第二种:BigDecimal(String val) Translates the String repre sentation of a BigDecimal into a BigDecimal. 使用BigDecimal要用String来够造,要做一个

[转]c# 对密码执行散列和 salt 运算方法

本文转自:http://www.cnblogs.com/CnBlogFounder/archive/2008/07/04/1235690.html 大家对密码执行散列和Salt运算一定不陌生.两个Visual Studio企业版示例都是用的这个方法来加密这个方法的. 结合示例代码,我总结了一个包含对密码进行加密,比较等静态方法的类. 使用说明:先用HashAndSalt方法对密码进行加密,然后存储到数据库中. 在用户登录时用ComparePasswords方法在对用户输入的密码和用户注册时存储在

Pandas中查看列中数据的种类及个数

Pandas中查看列中数据的种类及个数读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

pandas 新增数据列（直接赋值、apply，assign、分条件赋值）

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

python pandas ---Series,DataFrame 创建方法,操作运算操作(赋值,sort,get,del,pop,insert,+,-,*,/)

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动.类似于定长的有序字典,有Index和value.传入一个list[]/tuple(),就会自动生成一个S

pandas：由列层次化索引延伸的一些思考

1. 删除列层次化索引用pandas利用df.groupby.agg() 做聚合运算时遇到一个问题:产生了列方向上的两级索引,且需要删除一级索引.具体代码如下: # 每个uesr每天消费金额统计:和.均值.最大值.最小值.消费次数.消费种类. action_info = student_action.groupby(['outid','date']).agg({'opfare':['sum','mean','max','min'], 'acccode':['count','unique'],}

（数据科学学习手札99）掌握pandas中的时序数据分组运算

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介我们在使用pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下的数据,按照不同的时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日的股票收盘价,计算每个月的最低和最高收盘价. 而在pandas中,针对不同的应用场景,我们可以使用resample().groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务. 图1 2 在pan

JS最基础的获取元素的值实现加减乘除运算

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>事件</title> <link href="css.css" rel="stylesheet" type="text/css"/> </head> <body> <div id="co

一个原生js写的加减乘除运算

根据我的经验我说的再多也没人看,不过还是简单介绍下效果吧,可以选择+,-,*,/,去计算数据,喜欢的话就粘贴复制自己看去吧! <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/

BigDecimal加减乘除运算

java.math.BigDecimal.BigDecimal一共有4个够造方法,让我先来看看其中的两种用法: 第一种:BigDecimal(double val)Translates a double into a BigDecimal. 第二种:BigDecimal(String val)Translates the String repre sentation of a BigDecimal into a BigDecimal. 使用BigDecimal要用String来够造,要做一个加法

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

先看一个非常简单的例子: a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦.可以假定每列都

pandas 索引与列相互转化

1. 准备数据 import pandas as pd from io import StringIO csv_txt = '''"date","player1","player2","score1","score2" "2017-06-05","张继科","林思远",3,2 "2017-06-06","丁宁"

java BigDecimal实现精确加减乘除运算

java.math.BigDecimal.BigDecimal一共有4个够造方法,让我先来看看其中的两种用法: 第一种:BigDecimal(double val)Translates a double into a BigDecimal. 第二种:BigDecimal(String val)Translates the String repre sentation of a BigDecimal into a BigDecimal. 使用BigDecimal要用String来够造,要做一个加法

在 Pandas 中更改列的数据类型

import pandas as pd import numpy as np a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) df.dtypes 0 object 1 object 2 object dtype: object 数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以

【跟着stackoverflow学Pandas】Delete column from pandas DataFrame-删除列

最近做一个系列博客,跟着stackoverflow学Pandas. 以 pandas作为关键词,在stackoverflow中进行搜索,随后安照 votes 数目进行排序: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15 Delete column from pandas DataFrame - 删除列 stackoverflow 地址:https://stackoverflow.com/quest

pandas的多列进行加减乘除运算

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