如何在 pandas 中将两列相乘：举例

您可以使用以下方法将 pandas DataFrame 中的两列相乘：

方法 1：两列相乘

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

方法2：根据条件将两列相乘

 new_column = df. column1 * df. column2

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

以下示例展示了如何在实践中使用每种方法。

示例 1：两列相乘

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

我们可以使用以下语法将价格和金额列相乘并创建一个名为Revenue的新列：

 #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

请注意，新收入列中的值是价格和金额列中值的乘积。

示例 2：根据条件将两列相乘

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
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 Dirty
1 20 1 Refund
2 25 3 Dirty
3 30 3 Dirty
4 4 2 Dirty
5 8 4 Refund
6 12 3 Return
7 10 5 Dirty

我们可以将价格和金额列相乘，然后使用 where ()函数根据类型列的值更改结果：

 #multiply price and amount columns
income = 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 Dirty 66
1 20 1 Refund 0
2 25 3 Dirty 75
3 30 3 Dirty 90
4 4 2 Dirty 8
5 8 4 Refund 0
6 12 3 Refund 0
7 10 5 Dirty 50

请注意，收入列采用以下值：

• 如果类型等于“销售”，则为价格和金额的乘积
• 否则为 0

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

如何在 Pandas DataFrame 中按索引选择列
如何重命名 Pandas DataFrame 中的索引
如何在 Pandas 中按索引删除列