{"id":3514,"date":"2023-07-17T02:11:32","date_gmt":"2023-07-17T02:11:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-multiplizieren-zwei-spalten\/"},"modified":"2023-07-17T02:11:32","modified_gmt":"2023-07-17T02:11:32","slug":"pandas-multiplizieren-zwei-spalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-multiplizieren-zwei-spalten\/","title":{"rendered":"So multiplizieren sie zwei spalten in pandas: mit beispielen"},"content":{"rendered":"

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Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um zwei Spalten in einem Pandas-DataFrame zu multiplizieren:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Multiplizieren Sie zwei Spalten<\/strong><\/span><\/p>\n

 df[' new_column<\/span> '] = df. column1<\/span> * df. column2<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Methode 2: Multiplizieren Sie zwei Spalten basierend auf der Bedingung<\/strong><\/span><\/p>\n
 new_column = df. column1<\/span> * df. column2<\/span>\n\n#update values based on condition\n<\/span>df[' new_column<\/span> '] = new_column. where<\/span> (df. column2<\/span> == ' value1<\/span> ', other= 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 1: Multiplizieren Sie zwei Spalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' price<\/span> ': [22, 20, 25, 30, 4, 8, 12, 10],\n                   ' amount<\/span> ': [3, 1, 3, 3, 2, 4, 3, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount\n0 22 3\n1 20 1\n2 25 3\n3 30 3\n4 4 2\n5 8 4\n6 12 3\n7 10 5<\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die Spalten \u201ePreis<\/strong> \u201c und \u201eBetrag<\/strong> \u201c zu multiplizieren und eine neue Spalte mit dem Namen \u201e Umsatz\u201c<\/strong> zu erstellen:<\/span><\/p>\n
 #multiply price and amount columns\n<\/span>df[' revenue<\/span> '] = df. price<\/span> * df. amount<\/span>\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount revenue\n0 22 3 66\n1 20 1 20\n2 25 3 75\n3 30 3 90\n4 4 2 8\n5 8 4 32\n6 12 3 36\n7 10 5 50<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die Werte in der neuen Umsatzspalte<\/b> das Produkt der Werte in den Spalten Preis<\/strong> und Betrag<\/strong> sind.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Multiplizieren Sie zwei Spalten basierend auf der Bedingung<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' price<\/span> ': [22, 20, 25, 30, 4, 8, 12, 10],\n                   ' amount<\/span> ': [3, 1, 3, 3, 2, 4, 3, 5],\n                   ' type<\/span> ': ['Sale', 'Refund', 'Sale', 'Sale',\n                            'Sale', 'Refund', 'Refund', 'Sale']})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount type\n0 22 3 Dirty\n1 20 1 Refund\n2 25 3 Dirty\n3 30 3 Dirty\n4 4 2 Dirty\n5 8 4 Refund\n6 12 3 Return\n7 10 5 Dirty<\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die Spalten \u201ePreis\u201c<\/strong> und \u201eBetrag\u201c<\/strong> miteinander multiplizieren und dann die Funktion \u201ewhere ()\u201c<\/strong> verwenden, um die Ergebnisse basierend auf dem Wert der Spalte \u201e Typ\u201c<\/strong> zu \u00e4ndern:<\/span><\/p>\n
 #multiply price and amount columns\n<\/span>income = df. price<\/span> * df. amount<\/span>\n\n#update values based on type\n<\/span>df[' revenue<\/span> '] = revenue. where<\/span> (df. type<\/span> == ' Sale<\/span> ', other= 0<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount type revenue\n0 22 3 Dirty 66\n1 20 1 Refund 0\n2 25 3 Dirty 75\n3 30 3 Dirty 90\n4 4 2 Dirty 8\n5 8 4 Refund 0\n6 12 3 Refund 0\n7 10 5 Dirty 50<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die Spalte \u201eEinkommen\u201c<\/b> die folgenden Werte annimmt:<\/span><\/p>\n