Pandas乘法列，Div/0除外 - 腾讯云开发者社区

一、前言前几天在Python白银交流群【unswervingly】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：问题截图如下：二、实现过程这里【dcpeng】给了一个思路，在读取的时候使用参数skiprow...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

一、前言前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下：下图是他的原始代码截图：二、实现过程其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...，如下所示： df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【dcpeng】还给了一个代码，如下所示： import pandas...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Pandas知识点-算术运算函数

Pandas中都实现了对应的算术运算函数，如add()、sub()、mul()、div()等，常用的算术运算函数见下表。...rmul() df1.rmul(df2) df2与df1进行乘法运算 div() df1.div(df2) 用df1除df2 rdiv() df1.rdiv(df2) 用df2除df1 truediv...在进行除法运算时，如果被除数是0，得到的结果可能是inf(表示无穷大，与Python的浮点数精度有关)，也可能是NaN(空值)。在后面的所有运算中都一样。...如果Series的索引与DataFrame的行索引对应，要使Series按列与DataFrame运算，可以将axis参数设置成0或'index'，这样会将Series依次与DataFrame中的每一列数据进行运算...以上就是Pandas中的算术运算函数介绍，如果需要本文代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas07”关键字获取完整代码。

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。...Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...(), subtract() * mul(), multiply() / truediv(), div(), divide() // floordiv() % mod() ** pow() 通用函数：...0 0 1 -1 -2 2 4 2 3 -7 1 4 如果你希望逐列操作，则可以使用前面提到的对象方法，同时指定axis关键字： df.subtract(df['R'], axis=0) Q R S...1 -1.0 NaN 2.0 NaN 2 3.0 NaN 1.0 NaN 索引和列的保留和对齐意味着，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和

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Python Pandas库的学习（二）

Pandas的学习接着上回讲到的，如果有人听不懂，麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习（一）如果我们在数据中，想去3，4，5这几行数据，那么我们怎么取呢？ food.loc[3:6] ?...可以看到，我们取到了第一列的数据出来。那么我们想取两列数据出来，我们应该怎么操作呢？方法跟上面一样，将列名加到里面，组成一个list列表。...print(food["Iron_(mg)"]) div_1000 = food["Iron_(mg)"]/1000 print(div_1000) ?...water_energy = food["Water_(g)"]*food["Energ_Kcal"] 对应位置的乘法操作，需要保证的是，维度要相同才可以！...上一段代码可以看到，我们把一列名称的值，进行单位转换，把mg转换为g，然后新建了一列数据将这列数据放到数据集中，之前打印出来的数据维度，8618个样本，和36个属性值。

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初识pandas

# columns参数指定列标签，默认值为从0开始的下标 >>> df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),index=['A1','A2','A3','A4','A5...>>> df.iat[0, 0] 0.7001503320168031 # 根据行和列的标签来访问对应元素 >>> df.loc['A1','A'] 0.7001503320168031 # 根据行和列的索引来访问对应元素...1.000987 2 1.105629 1.076538 0.729917 0.682571 3 0.564739 1.017597 0.864299 0.801017 # 减法 >>> a.sub(b) # 乘法...>>> a.mul(b) # 除法 >>> a.div(b) 逻辑运算,示例如下 # 大于 >>> a.gt(b) 0 1 2 3 0 True True...1 1 1 0.969706 0.943299 2 2 DataFrame相比numpy ndarray, 更加嵌合实际数据，用pandas来分析实际数据更加的便利，pandas中也提供了很多的统计分析函数以及灵活的操作方法

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M1 MacBook Pro vs. Intel i9 MacBook Pro，数据科学终极笔记本之战

比较 Numpy 的性能下面是在这个 benchmark 中执行的任务列表: 矩阵乘法(Matrix multiplication) 矢量乘法(Vector multiplication) 奇异值分解...(Singular Value Decomposition) 乔列斯基分解(Cholesky Decomposition) 特征分解(Eigendecomposition) 最初的 benchmark...比较 Pandas 的性能这个 benchmark 与使用纯 Python 完成的 benchmark 非常相似。...同样的操作被执行，但是结果被合并到一个 Pandas DataFrame: 创建一个空的 data frame 给它分配一个100,000,000个100到999之间的随机整数的列(X) X 中每一项平方.../raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv') time_load = datetime.now() print(f'Dataset loaded

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不会乘法表怎么做乘法？这个远古的算法竟然可以！

表8 半/倍表第八部分设置半列的行号第一行是 0，最后一行是 6，可以看到半列值为奇数的行号是 0、 3、4、6。现在，请注意这个关键模式：这些行号恰好是 89 的表达式中的指数。...我们可以把 89 写成二进制即 1011001，在第 0、3、4、6（从右开始数）位上都有 1，这和半列的奇数行号一样，也和前面等式的指数一样。我们可以将二进制中的1和0解释为 2 的幂之和的系数。...doubling.append(max(doubling) * 2) 最后，将两个列放在一个名为half_double的数据框中： import pandas as pdhalf_double =...执行下面这行代码，则只保留半列值是奇数的行： half_double = half_double.loc[half_double[0]%2 == 1,:] 这里使用pandas模块的loc函数选择想要的行...用 half_double[0]指定半列，半列的索引为 0；用%2 == 1 指定奇数；在逗号之后使用冒号指定所有列，这是得到所有列的一种快捷方式。

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

我们仍使用以前的示例文件“用户.xlsx” 图1 图2 可以看到，对于这个小表格/数据框架：共有5列，名称分别为：“用户姓名”、“国家”、“城市”、“性别”、“年龄” 共有4行（标题行除外） df.index...返回索引列表，在我们的例子中，它只是整数0、1、2、3。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。要获取前三行，可以执行以下操作：图8 使用pandas获取单元格值要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。

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掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率

Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...6.0 456 获取子集 >>> a[0:2] # 选择索引0和1的项 array([1, 2]) >>> b[0:2,1] # 选择第1列中第0行和第1行中的项目 array([ 2., 5....Pandas Pandas库建立在NumPy上，并为Python编程语言提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。...,[0]] # 按行和列选择单个值 'Belgium' >>> df.iat([0],[0]) 'Belgium' # 通过标签 >>> df.loc[[0], ['Country']] # 通过行和列标签选择单个值...a 10.0 b -5.0 c 5.0 d 7.0 >>> s.sub(s3, fill_value=2) >>> s.div(s3, fill_value=4) >>> s.mul(s3, fill_value

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掌握这些 NumPy & Pandas 方法，快速提升数据处理效率！

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向量空间

★和是的两个向量：是一个标量，它们遵循如下运算法则：加法运算：数量乘法运算： ” 从上面的运算不难看出，加法和数量乘法的结果，还都是中的向量，我们称是加法封闭和数量乘法封闭。...如果要创建列向量，可以这样操作： v = u.reshape(-1,1) v 输出： array([[1], [6], [7]]) 此外，在Pandas的DataFrame对象中...print(cor_vec) 输出： (0, 2) 1 (0, 1) 1 (0, 0) 1 (1, 2) 1 (1, 0) 2 (1, 3) 1 第一列数字表示(2)中语料库文本的索引，0表示的是文本“...第二列数字表示在该文本中，词语的索引，例如“(0, 2)”中的2表示词语“learn”在0所表示的文本中的索引是2。...第三列数字表示该词语在该文本中出现的次数，例如“(0, 2) 1”中的1表示词语“learn”在0所表示的文本中出现的次数是1。 ?

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Python人工智能经典算法之机器学习第二篇

注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float64 4.3 基本操作 1 生成数组的方法[**] 1.生成0和1的数组 np.ones()...加法：对应位置相加乘法：标量和每个位置的元素相乘 3.矩阵向量（矩阵）乘法[*****] [M行, N列]*[N行, L列] = [M行,...L列] 4.矩阵乘法性质 1.满足结合律，不满足交换律 5.单位矩阵对角线为1，其他位置为0的矩阵 6.逆矩阵A*矩阵B=单位矩阵...np.dot --点乘 np.matmul -- 矩阵相乘注意：两者之间在进行矩阵相乘时候，没有区别但是，dot支持矩阵和数字相乘 5.Pandas...5.1Pandas介绍 1.pandas概念开源的数据挖掘库用于数据探索封装了matplotlib,numpy 2.案例知识点

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《机器学习》(入门1-2章)

Pandas适用于处理包含不同变量类型(整数、浮点)的表格数据，和Matlab不同，Python的索引是从0开始的。...3行开始，取第1列到第2列但不包括第3列的矩阵。...创建数组：pandas.Series([1,2,3]) 第一列为索引，第二列为数值 a=pandas.DataFrame(numpy.arange(12),reshape(3,4)) a[1] 为提取第一列...a.iloc[0] 为提取第一行标准DataFrame：pandas.DataFrame(numpy.arange(16),reshape(4,4), columns=[‘col1’,‘col2...2.4.2矩阵基础矩阵乘法–点积：要求a的n列等于b的n行，也就是a的行乘以b的列。 ? 矩阵乘法–元素积：python代码为multiply(a,b) ?

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机器学习篇（2）——最小二乘法概念最小二乘法

，服从均值为0，方差为某定值s2的高斯分布。...用投影矩阵可以解决线代中方程组无解的方法就是最小二乘法，其解和上述解一样 image.png 例子：用最小二乘法预测家用功率和电流之间的关系数据来源：http://archive.ics.uci.edu...power+consumption 代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas...as pd from pandas import DataFrame import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import time...，进行最小二乘法运算，即矩阵的运算 x1 = np.mat(x_train) y1 = np.mat(y_train).reshape(-1,1)#转化为一列-1表示一后面1列为标准 #带入最小二乘公式求

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Python可视化数据分析05、Pandas数据分析

在DataFrame对象中使用columns属性获取所有的列，并显示所有列的名称 DataFrame对象的每竖列都是一个Series对象 from pandas import Series, DataFrame...，则值数组的数据类型就会选用能兼容所有列的数据 from pandas import Series, DataFrame data1 = {"num1": [200, 400, 800], "num2...0 0 c 0 0 5 d 6 7 8 索引对象相同的Pandas对象之间的算术运算 Pandas...还提供了sub()函数用于减法，div()函数用于除法，mul()函数用于乘法 from pandas import Series, DataFrame; import numpy as np s1...: float64 0 4.0 1 1.0 2 3.0 3 2.0 4 5.0 dtype: float64 Pandas统计统计函数功能说明 count

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NumPy进阶修炼｜矩阵操作20题

21 数据创建题目：创建主对角线都是5的5x5矩阵难度：⭐ 答案 result = np.diag([5,5,5,5,5]) 22 数据修改题目：交换第一列与第二列难度：⭐⭐ 答案 a =...result[:, [1,0,2,3,4]] 23 数据修改题目：交换第一行与第二行难度：⭐⭐ 答案 result[result % 2 == 1] = 666 24 数据查看题目：判断两个矩阵是否有任何元素不同...= b) 27 数据计算题目：对a和b做矩阵乘法难度：⭐⭐ 答案 np.dot(a,b) 28 数据计算题目：计算a和b对应元素相乘难度：⭐⭐ 答案 print(np.multiply(a,...计算上一题生成的两个np.matrix格式矩阵的对应元素乘积（对比异同）难度：⭐⭐ 答案 np.multiply(a,b) 33 数据计算题目：对31题生成的两个np.matrix格式矩阵做矩阵乘法...难度：⭐⭐ 答案 np.sum(new, 0) 40 数据计算题目：对new矩阵按行求和难度：⭐⭐ 答案 np.sum(new, 1) 以上就是本期20题的全部内容，你可以在后台回复NumPy来获取

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003.python科学计算库pandas(上)

---- 列的算术运算 import pandas import numpy food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") iron_mg = food_info...["Iron_(mg)"] print(iron_mg[0:3]) # 此列的每一行数据均除以1000 div_1000 = iron_mg / 1000 print(div_1000[0:3]) print...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # initial_rating = Protein_(g)列乘以2 减去 0.75...---- sort_values import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 默认情况下，panda将按照我们按升序指定的列对数据进行排序

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M1芯片搞数据科学好使吗？5种基准测试给你答案

性能测试——Numpy 以下是在该基准中执行的任务列表：矩阵乘法向量乘法奇异值分解 Cholesky 分解特征分解脚本如下 # SOURCE: https://gist.github.com/...性能测试——Pandas Pandas 基准非常类似于 Python。二者执行了相同的操作，但结果被合并为单个数据 frame。...'] = df['X_squared'] / df['X_sqrt'] df['Int_div'] = df['X_squared'] // df['X_sqrt'] time_end =...图 4：Pandas 速度测试——越低越好需要注意的是这里没有安装本机 Pandas，但 M1 芯片上的 Pandas 以快了 2 倍的速度完成了该基准测试。.../raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv') time_load = datetime.now() print(f'Dataset loaded

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Groovy重载操作符

output("加法") this } def multiply(int a) { output("乘法...") this } def div(int a) { output("除法") this...List threads = requestThreadTimes * 100; new Concurrent(threads).start() 乘法重载如下...： /** * 乘法 * * @param i * @return */ public List...---- 郑重声明：文章首发于公众号“FunTester”，禁止第三方（腾讯云除外）转载、发表。

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怎么才能用pandas删除第一列第0行？

使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值

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