dataframeiloc dataframe教程

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将介绍如何使用Python的pandas库计算DataFrame中每行的商。我们将通过移位操作和除法侵犯，创建一个新的列，其中包含DataFrame中相邻两行数据的商。

在数据分析和处理中，经常需要对DataFrame中的行进行计算，例如计算后面两行数据的商。 das库提供了强大的功能来实现需求。下面将详细介绍这种如何实现这个功能。

基本方法：使用shift()和除法

沟通的方法是使用shift()函数将DataFrame的列向上或后续移动，然后使用除法运算计算下面两行之间的商。

以下是具体步骤：

创建DataFrame：首先，创建一个包含数据的DataFrame。 import pandas as pddata = {'A'： [2， 6， 12]}df = pd.DataFrame(data)print(df)登录后复制

输出： A0 21 62 12登录后复制

计算商：使用shift()函数将'A'列移动版本，然后使用除法运算计算'A'列与移动后的'A'列的商，把结果存储在新的'B'列中。df['B'] = df['A'].shift(-1).div(df['A'])print(df)登录后复制

输出： A B0 2 3.01 6 2.02 12 NaN登录后复制

代码解释：df['A'].shift(-1)：将'A'列的所有值更新为移动版本。第一个值将变为第二个值，第二个值将变为第三个值，此类依推。最后一个值将变为NaN（不是a） Number）。负数参数表示向下移动，正数参数表示向上移动。.div(df['A'])：将移动后的'A'列除以原始的'A'列，从而计算出每行与下一行之间的商。df['B'] = ...：将计算结果存储在名为'B'的新列中。

更简洁的版本：

上述代码可以简化为一行：df['B'] = df['A'].shift(-1).div(df['A'])登录后复制

这行代码执行与前面相同的功能，但更加简洁。

注意事项：shift()函数在移动数据时会在DataFrame的开头或结尾引入Na N值。需要根据实际情况处理这些NaN值。可以使用fillna()函数填充NaN值，或者使用dropna()函数删除包含NaN值的行。如果需要计算DataFrame中相邻两行数据的差值，可以使用diff()函数。shift()函数的参数 period 可以指定移动的行数，默认为 1。div() 函数是除法进攻，也可以使用 /运算符代替。

总结：

本文介绍了如何使用pandas库计算DataFrame中每行数据的商。通过使用shift()函数和除法运算符，可以轻松地创建包含商的新列。这种方法在数据分析和处理中中非常有用，可以帮助你进行各种行间计算。掌握这些技巧将有助于你更有效地处理DataFrame数据。

以上就是计算DataFrame每行商的教程的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！