Comment multiplier deux colonnes dans Pandas : avec des exemples

Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour multiplier deux colonnes dans un DataFrame pandas :

Méthode 1 : multiplier deux colonnes

df['new_column'] = df.column1 * df.column2

Méthode 2 : multiplier deux colonnes en fonction de la condition

new_column = df.column1 * df.column2

#update values based on condition
df['new_column'] = new_column.where(df.column2 == 'value1', other=0)

Les exemples suivants montrent comment utiliser chaque méthode dans la pratique.

Exemple 1 : multiplier deux colonnes

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'price': [22, 20, 25, 30, 4, 8, 12, 10],
                   'amount': [3, 1, 3, 3, 2, 4, 3, 5]})

#view DataFrame
print(df)

   price  amount
0     22       3
1     20       1
2     25       3
3     30       3
4      4       2
5      8       4
6     12       3
7     10       5

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour multiplier les colonnes prix et montant et créer une nouvelle colonne appelée revenu :

#multiply price and amount columns
df['revenue'] = df.price * df.amount

#view updated DataFrame
print(df)

   price  amount  revenue
0     22       3       66
1     20       1       20
2     25       3       75
3     30       3       90
4      4       2        8
5      8       4       32
6     12       3       36
7     10       5       50

Notez que les valeurs de la nouvelle colonne de revenus sont le produit des valeurs des colonnes de prix et de montant .

Exemple 2 : multiplier deux colonnes en fonction de la condition

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'price': [22, 20, 25, 30, 4, 8, 12, 10],
                   'amount': [3, 1, 3, 3, 2, 4, 3, 5],
                   'type': ['Sale', 'Refund', 'Sale', 'Sale',
                            'Sale', 'Refund', 'Refund', 'Sale']})

#view DataFrame
print(df)

   price  amount    type
0     22       3    Sale
1     20       1  Refund
2     25       3    Sale
3     30       3    Sale
4      4       2    Sale
5      8       4  Refund
6     12       3  Refund
7     10       5    Sale

Nous pouvons multiplier ensemble les colonnes prix et montant , puis utiliser la fonctionwhere () pour modifier les résultats en fonction de la valeur de la colonne type :

#multiply price and amount columns
revenue = df.price * df.amount

#update values based on type
df['revenue'] = revenue.where(df.type == 'Sale', other=0)

#view updated DataFrame
print(df)

   price  amount    type  revenue
0     22       3    Sale       66
1     20       1  Refund        0
2     25       3    Sale       75
3     30       3    Sale       90
4      4       2    Sale        8
5      8       4  Refund        0
6     12       3  Refund        0
7     10       5    Sale       50

Notez que la colonne Revenus prend les valeurs suivantes :

• Le produit du prix et du montant si le type est égal à « Vente »
• 0 sinon

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres tâches courantes dans les pandas :

Comment sélectionner des colonnes par index dans un DataFrame Pandas
Comment renommer l’index dans Pandas DataFrame
Comment supprimer des colonnes par index dans Pandas