Como multiplicar duas colunas em pandas: com exemplos

Você pode usar os seguintes métodos para multiplicar duas colunas em um DataFrame do pandas:

Método 1: Multiplicar duas colunas

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

Método 2: Multiplique duas colunas com base na condição

 new_column = df. column1 * df. column2

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

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática.

Exemplo 1: Multiplique duas colunas

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos usar a seguinte sintaxe para multiplicar as colunas de preço e valor e criar uma nova coluna chamada receita :

 #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

Observe que os valores na nova coluna de receita são o produto dos valores nas colunas Preço e Valor .

Exemplo 2: Multiplique duas colunas com base na condição

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos multiplicar as colunas de preço e quantidade e, em seguida, usar a função where () para alterar os resultados com base no valor da coluna de 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

Observe que a coluna Renda assume os seguintes valores:

• O produto do preço e valor se o tipo for igual a “Venda”
• 0 caso contrário

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:

Como selecionar colunas por índice em um DataFrame do Pandas
Como renomear o índice no Pandas DataFrame
Como deletar colunas por índice no Pandas