Jak pomnożyć dwie kolumny w pandach: z przykładami

Aby pomnożyć dwie kolumny w ramce DataFrame pandy, możesz użyć następujących metod:

Metoda 1: Pomnóż dwie kolumny

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

Metoda 2: Pomnóż dwie kolumny na podstawie warunku

 new_column = df. column1 * df. column2

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

Poniższe przykłady pokazują, jak zastosować każdą metodę w praktyce.

Przykład 1: Pomnóż dwie kolumny

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 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

Możemy użyć następującej składni, aby pomnożyć kolumny ceny i kwoty i utworzyć nową kolumnę o nazwie przychody :

 #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

Należy pamiętać, że wartości w kolumnie Nowy przychód są iloczynem wartości w kolumnach Cena i Kwota .

Przykład 2: Pomnóż dwie kolumny na podstawie warunku

Załóżmy, że mamy następującą ramkę DataFrame pand:

 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

Możemy pomnożyć przez siebie kolumny cena i ilość , a następnie za pomocą funkcji Where () zmienić wyniki w oparciu o wartość kolumny type :

 #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

Należy pamiętać, że kolumna Dochód przyjmuje następujące wartości:

• Iloczyn ceny i kwoty, jeśli typ to „Sprzedaż”
• 0 w przeciwnym razie

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak wybrać kolumny według indeksu w ramce danych Pandas
Jak zmienić nazwę indeksu w Pandas DataFrame
Jak usunąć kolumny według indeksu w Pandach