Hoe twee kolommen in panda's te vermenigvuldigen: met voorbeelden

U kunt de volgende methoden gebruiken om twee kolommen in een pandas DataFrame te vermenigvuldigen:

Methode 1: Vermenigvuldig twee kolommen

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

Methode 2: Vermenigvuldig twee kolommen op basis van de voorwaarde

 new_column = df. column1 * df. column2

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

De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld 1: Vermenigvuldig twee kolommen

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 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

We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de kolommen prijs en bedrag te vermenigvuldigen en een nieuwe kolom te maken met de naam omzet :

 #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

Houd er rekening mee dat de waarden in de nieuwe omzetkolom het product zijn van de waarden in de kolommen Prijs en Bedrag .

Voorbeeld 2: Vermenigvuldig twee kolommen op basis van de voorwaarde

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 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

We kunnen de kolommen prijs en bedrag met elkaar vermenigvuldigen en vervolgens de functie Where () gebruiken om de resultaten te wijzigen op basis van de waarde van de typekolom :

 #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

Houd er rekening mee dat de kolom Inkomen de volgende waarden heeft:

• Het product van prijs en bedrag als type gelijk is aan ‚Uitverkoop‘
• 0 anders

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:

Hoe u kolommen op index selecteert in een Pandas DataFrame
Hoe de index te hernoemen in Pandas DataFrame
Hoe kolommen per index te verwijderen in Pandas