Pandalarda i̇ki sütun nasıl çarpılır: örneklerle

Bir pandanın DataFrame’indeki iki sütunu çarpmak için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: İki sütunu çarpma

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

Yöntem 2: Koşula göre iki sütunu çarpma

 new_column = df. column1 * df. column2

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

Aşağıdaki örnekler her yöntemin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: İki sütunu çarpma

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım 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

Fiyat ve tutar sütunlarını çarpmak ve gelir adı verilen yeni bir sütun oluşturmak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

Yeni gelir sütunundaki değerlerin Fiyat ve Tutar sütunlarındaki değerlerin çarpımı olduğunu unutmayın.

Örnek 2: İki sütunu koşula göre çarpma

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım 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

Fiyat ve tutar sütunlarını birlikte çarpabilir, ardından type sütununun değerine göre sonuçları değiştirmek için Where () işlevini kullanabiliriz:

 #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

Gelir sütununun aşağıdaki değerleri aldığını unutmayın:

• Tür “İndirim”e eşitse fiyat ve tutarın çarpımı
• 0 aksi takdirde

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer ortak görevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas DataFrame’de dizine göre sütunlar nasıl seçilir
Pandas DataFrame’de dizin nasıl yeniden adlandırılır
Pandalar’da sütunları dizine göre nasıl silebilirim?