Come moltiplicare due colonne in panda: con esempi

È possibile utilizzare i seguenti metodi per moltiplicare due colonne in un DataFrame panda:

Metodo 1: moltiplica due colonne

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

Metodo 2: moltiplicare due colonne in base alla condizione

 new_column = df. column1 * df. column2

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

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica.

Esempio 1: moltiplica due colonne

Supponiamo di avere i seguenti panda 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

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per moltiplicare le colonne prezzo e importo e creare una nuova colonna denominata entrate :

 #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

Tieni presente che i valori nella nuova colonna delle entrate sono il prodotto dei valori nelle colonne Prezzo e Importo .

Esempio 2: moltiplicare due colonne in base alla condizione

Supponiamo di avere i seguenti panda 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

Possiamo moltiplicare insieme le colonne prezzo e importo , quindi utilizzare la funzione where () per modificare i risultati in base al valore della colonna tipo :

 #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

Tieni presente che la colonna Reddito assume i seguenti valori:

• Il prodotto tra prezzo e importo se tipo è uguale a “Sale”
• 0 altrimenti

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Come selezionare le colonne per indice in un Pandas DataFrame
Come rinominare l’indice in Pandas DataFrame
Come eliminare le colonne per indice in Pandas