如何在Pandas列上执行数学运算并将其保存为新数据框架

Question

如何在Pandas列上执行数学运算并将其保存为新数据框架

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                  a          b           c
6/29/2018   0.744189037 0.251833984 0.632784618
6/30/2018   0.476601558 0.694181607 0.7951655
7/1/2018    0.91376258  0.111712256 0.813708374
7/2/2018    0.849505199 0.037035716 0.973137932

我正在尝试使用这个数据框，并基于数学运算创建一个新的数据框。到目前为止，我已经使用以下代码： df3 = df2[['a','b']] and df4 = pd.DataFrame(df3[['a']]*2 - df3[['b']])。

简而言之，我想使用df3，将列a乘以2并减去列b的值，然后将结果放入全新的数据框中。

我希望得到的最终输出是：

               2*a-b
6/29/2018   1.23654409
6/30/2018   0.259021508
7/1/2018    1.715812903
7/2/2018    1.661974683

然而，这会导致所有的NA值被返回。

- Victor

1

你现在提出的问题无法阅读。请编辑格式并提供一个最小可行示例，以便我们能够帮助你。 - Joel

你想要实现什么还不清楚？你能用语言描述一下这个数学运算的作用吗？另外，你能发布一下期望的输出结果吗？ - harvpan

想要计算 b^2 - a 吗？ - Jan Sila

嘿，对于糟糕的格式我道歉，我是 Stack Exchange 的新手。我正在尝试将列 a 乘以 2 并减去列 b，并将其放入一个独立的数据框中。 - Victor

2个回答

2

ind_df = df['col_a']的值乘以2，再减去df['col_b']的值。

- Geena

1

不太建议，因为apply在底层是循环，所以速度较慢。 - jezrael

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- jezrael · Accepted Answer

如果需要使用 mul 和 sub，请在一个列的 DataFrame 上最后使用 to_frame。

df1 = df['a'].mul(2).sub(df['b']).to_frame('col')
#same as
#df1 = (df['a'] * 2 - df['b']).to_frame('col')
print (df1)
                col
6/29/2018  1.236544
6/30/2018  0.259022
7/1/2018   1.715813
7/2/2018   1.661975

对于Series：

s = df['a'].mul(2).sub(df['b'])
print (s)
6/29/2018    1.236544
6/30/2018    0.259022
7/1/2018     1.715813
7/2/2018     1.661975
dtype: float64