Рассчитать новый столбец в пандах на основе определенных критериев
Я пытаюсь умножить два df на основе определенных значений.
data = {'a':10,'b':20,'c':30} .
дф1:
id,tag,factor
1,a ,20
2,b ,22
3,c ,25
мой окончательный результат должен выглядеть примерно так:
id,factor,calc
1,20,200
2,22,440
3,24,750
Шаги, которые я пробовал, но дают ошибку.
df['calc'] = df['factor'] * data.get(df['tag'])
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
48
5
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 5
Ответ принят как подходящий
В твоем случае
df1['calc']=df1.factor*df1.tag.map(data)
Или сделать что-то другое
df['calc']=df.factor*np.vectorize(data.get)(df.tag)#pd.Series(data).get(df.tag).values
df1['calc']=df1.factor*df1.tag.map(data)
df1.tag.map(data) проверьте значения словаря data и замените их соответствующим ключом, что даст вам новую серию, которую можно умножить на df1.factor
Вы можете использовать pandas.series.map и pandas.DataFrame.drop
df['calc'] = df['factor'] * df['tag'].map(data)
df.drop('tag', axis=1, inplace=True)
ВЫХОД:
id factor calc
0 1 20 200
1 2 22 440
2 3 25 750
df['calc'] = df['factor'] * pd.Series([data[key] for key in df["tag"]])
ВЫХОД
id factor calc
0 1 20 200
1 2 22 440
2 3 25 750
Использование понимания списка
df1['calc'] = [x.factor * data[x.tag] for i, x in df1.iterrows()]
Выход
id tag factor calc
0 1 a 20 200
1 2 b 22 440
2 3 c 25 750
Другие вопросы по теме
Как увидеть график, построенный с использованием DataFrame в PyCharm Community Edition?
Замените несколько столбцов фрейма данных идентификатором из другого фрейма данных
Как преобразовать сложенные столбцы с повторяющимися индексами в несколько уникальных столбцов с пандами?
Предотвратить конечный нуль с пандами «to_csv»
Как объединить два df с двумя разными временными метками?
Как получить строки самого последнего дня в порядке возрастания времени при чтении CSV-файла?
Как исключить 3-буквенные слова или 4-буквенные слова из столбца фрейма данных
Чтение CSV-файла в python с пандами
Суммировать значения набора в фрейме данных
Добавить фрейм данных только с именами столбцов к другому кадру данных с данными
Похожие вопросы
Как удалить '' в списке в python?
Как увидеть график, построенный с использованием DataFrame в PyCharm Community Edition?
Замените несколько столбцов фрейма данных идентификатором из другого фрейма данных
Является ли использование памяти при использовании одного диктора половиной объема, необходимого для двух диктовок?
Python: «ValueError: слишком много значений для распаковки (ожидается 2)» для системы паролей с именем пользователя
Какова функция map()?
Обновление sklearn для python3 не последней версии
Получить последнюю цену, чтобы увидеть, если прибыль или нет. Распечатайте его в цвете
Как преобразовать сложенные столбцы с повторяющимися индексами в несколько уникальных столбцов с пандами?
Предотвратить конечный нуль с пандами «to_csv»