滨湖区知名做网站选哪家,东莞外贸企业网站建设,百度大搜是什么,wordpress 站库分离案例 49: 数值运算
知识点讲解
Pandas 提供了进行基本数学运算的简便方法#xff0c;允许你在 DataFrame 的列之间执行加法、减法、乘法和除法等操作。
数值运算: 直接对 DataFrame 的列应用算术运算符#xff08;, -, *, /#xff09;可以执行相应的数值运算。
示例代码…案例 49: 数值运算
知识点讲解
Pandas 提供了进行基本数学运算的简便方法允许你在 DataFrame 的列之间执行加法、减法、乘法和除法等操作。
数值运算: 直接对 DataFrame 的列应用算术运算符, -, *, /可以执行相应的数值运算。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果用于案例 49# 示例数据
data_numeric_operations {A: [10, 20, 30],B: [5, 0, 15]
}
df_numeric_operations pd.DataFrame(data_numeric_operations)# 数值运算
df_numeric_operations[Sum] df_numeric_operations[A] df_numeric_operations[B]
df_numeric_operations[Difference] df_numeric_operations[A] - df_numeric_operations[B]
df_numeric_operations[Product] df_numeric_operations[A] * df_numeric_operations[B]
df_numeric_operations[Quotient] df_numeric_operations[A] / df_numeric_operations[B]df_numeric_operations
在这个示例中我们对两个数值列 A 和 B 进行了基本的数学运算包括求和、求差、求积和求商。
示例代码运行结果 A B Sum Difference Product Quotient
0 10 5 15 5 50 2.0
1 20 0 20 20 0 inf
2 30 15 45 15 450 2.0这个结果显示了每种运算的结果。请注意当除数为 0 时结果为 inf无穷大。这些基本数值运算对于数据分析和处理至关重要。
