pandas 學習彙總17 計算 tcy

1.算數計算  2018/11/8      2018/12/10

1.1函式：

series.product([axis, skipna, level, …]) # 返回請求軸的值的乘積；各個元素相乘

series.dot(other) # 矩陣乘法與dataframe或內部產品與series物件。

1.2算數計算例項：

# s1,s2同為序列或資料幀；可以不等長，之一可為標量，可含np.nan值；都必須為數字

# add +；sub -； mul* ；div / ；//(整除) ；s2.mod(s1)模除（返回餘數）；** ；都有自身運算
df1=pd.dataframe(np.arange(4).reshape(2,2),columns=list('ab'),index=['one','two'])
df2=pd.dataframe(np.arange(10,19).reshape(3,3),columns=list('abc'),index=['one','two','three'])
df1.add(df2)#等價df1+df2
# a b c
# one 10.0 12.0 nan
# three nan nan nan
# two 15.0 17.0 nan
df1.add(df2,fill_value=0)
# a b c
# one 10.0 12.0 12.0(新增)
# three 16.0 17.0 18.0 <---新增一行
# two 15.0 17.0 15.0(新增)
s = s1 + s2
s1 += s2 # s1=s1+s2
s1.round() #四捨五入引數為整數，當為1時將第二位小時捨入到第一位

2.比較運算子

# 運算子：>,>=,<,<=,!=,== ；eq，ne，lt，gt， le，ge

df.gt(df2);s1>s2
# one two three
# a false false false
# b false false false
# c false false false
# d false false false

3.1布林運算：

df1 = pd.dataframe(, dtype=bool)

df2 = pd.dataframe(, dtype=bool)
df1 & df2#邏輯與
df1 | df2#邏輯或
df1 ^ df2#異或
-df1 #取反
# a b
# 0 false true
# 1 true false
# 2 false false

# 用a.empty, a.any() or a.all()；不用and，or，not錯誤用法：

# if pd.series([false, true, false]):#值錯誤
if pd.series([false, true, false]) is not none:pass
#檢查是否有任何值true：
if pd.series([false, true, false]).any():pass

(df > 0).any()

(df > 0).any().any()#true
df.empty            #false
(df > 0).all()
# one false
# two false
# three false
# dtype: bool
# 評估單元素物件用bool()：
pd.series([true]).bool()      #true
pd.dataframe([[false]]).bool()#false

3.3.使用in運算子

# in運算子測試索引中的成員資格

s = pd.series(range(5), index=list('abcde'))
'b' in s # true
'a' in df1# true
# 測試值的成員資格用isin()：
s.isin([2])
# a false
# b false
# c true
# d false
# e false
# dtype: bool
s.isin([2]).any() #true
df1.isin([1]).any().all()#true

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