【第5章Pandas实战案例与解析 整理数据】5.331 Pandas高级技巧：在DataFrame中按列相乘指定的列表

5.331 Pandas高级技巧：在DataFrame中按列相乘指定的列表

• 原理介绍
• 实操代码例子
• 参考文献

原理介绍

在数据分析和处理过程中，经常需要对DataFrame中的某一列进行操作，例如将一个指定的列表与某一列的值相乘。Pandas库提供了多种方法来实现这一操作，本文将详细介绍如何在DataFrame中按列相乘指定的列表，并通过多个示例展示其应用。

DataFrame简介

DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，用于存储和操作表格数据。它由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。每个列可以包含不同类型的值（例如整数、浮点数、字符串等），并且每个列都有一个名称。

按列相乘指定的列表

在Pandas中，可以通过多种方法将一个指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。常见的方法包括使用*运算符、apply()函数以及assign()方法。这些方法各有优劣，适用于不同的场景。

数学公式

假设我们有一个原始的DataFrame ( D )，其中有一列 ( C ) 和一个指定的列表 ( L )。我们需要将 ( L ) 中的元素逐个与 ( C ) 列的对应位置上的值相乘。可以使用以下公式表示：

$$C_{\text{new}}=C\times L$$

其中：

• ( C ) 是原始列。
• ( C_{\text{new}} ) 是相乘后的列。
• ( L ) 是指定的列表。

计算过程

1. 准备数据：准备好要操作的DataFrame和指定的列表。
2. 选择合适的方法：根据具体需求选择合适的方法（如*运算符、apply()函数、assign()方法）。
3. 执行相乘操作：将指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。
4. 验证结果：检查新生成的DataFrame是否正确。

实操代码例子

下面我们将通过多个示例演示如何在DataFrame中按列相乘指定的列表。所有示例均假设已导入了必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

示例1: 创建初始的DataFrame

首先，我们创建一个初始的DataFrame，命名为df。

# 创建初始的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50]
}

df = pd.DataFrame(data)

print("\n初始的DataFrame df:")
print(df)

示例2: 使用*运算符相乘

使用*运算符将一个指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用*运算符相乘
df['A_new'] = df['A'] * L

print("\n使用*运算符相乘后的结果:")
print(df)

示例3: 使用apply()函数相乘

使用apply()函数将一个指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用apply()函数相乘
df['A_new'] = df['A'].apply(lambda x, y: x * y, args=(L,))

print("\n使用apply()函数相乘后的结果:")
print(df)

示例4: 使用assign()方法相乘

使用assign()方法将一个指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用assign()方法相乘
df = df.assign(A_new=df['A'] * L)

print("\n使用assign()方法相乘后的结果:")
print(df)

示例5: 处理不同长度的列表

如果指定的列表长度与DataFrame的行数不一致，可以使用np.pad来填充列表。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3]

# 填充列表
L_padded = np.pad(L, (0, len(df) - len(L)), 'constant', constant_values=(0, 0))

# 使用*运算符相乘
df['A_new'] = df['A'] * L_padded

print("\n处理不同长度的列表后的结果:")
print(df)

示例6: 多列相乘

将一个指定的列表同时与DataFrame中的多列相乘。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 多列相乘
df[['A_new', 'B_new']] = df[['A', 'B']] * L

print("\n多列相乘后的结果:")
print(df)

示例7: 条件相乘

根据条件将一个指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 条件相乘
df['A_new'] = df.apply(lambda row: row['A'] * L[row.name] if row['A'] > 2 else row['A'], axis=1)

print("\n条件相乘后的结果:")
print(df)

示例8: 复杂的自定义函数

定义一个复杂的自定义函数，根据特定逻辑将一个指定的列表与DataFrame中的某一列相乘。

# 定义复杂的自定义函数
def custom_multiplication(x, L):
    return x * L[x.name] if x.name % 2 == 0 else x

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 应用自定义函数
df['A_new'] = df['A'].apply(custom_multiplication, args=(L,))

print("\n应用复杂的自定义函数后的结果:")
print(df)

示例9: 处理缺失值

在相乘过程中处理缺失值，将缺失值替换为1后再相乘。

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 处理缺失值
df['A'] = df['A'].fillna(1)

# 使用*运算符相乘
df['A_new'] = df['A'] * L

print("\n处理缺失值后的结果:")
print(df)

示例10: 处理不同类型的数据

处理不同类型的数据，确保相乘操作的正确性。

# 创建包含不同类型数据的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 指定的列表
L = [1, 2, 3, 4, 5]

# 处理不同类型的数据
df['A_new'] = df['A'] * L

print("\n处理不同类型数据后的结果:")
print(df)

示例11: 处理日期数据

将一个指定的列表与DataFrame中的日期列相乘。

# 创建包含日期数据的DataFrame
data = {
    'A': [pd.Timestamp('2023-10-01'), pd.Timestamp('2023-10-02'), pd.Timestamp('2023-10-03')],
    'B': [10, 20, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 指定的列表
L = [pd.Timedelta(days=1), pd.Timedelta(days=2), pd.Timedelta(days=3)]

# 将列表与日期列相乘
df['A_new'] = df['A'] + L  # 注意：日期不能直接相乘，这里使用加法作为替代

print("\n处理日期数据后的结果:")
print(df)

示例12: 处理多维数组

将一个多维数组与DataFrame中的某一列相乘。

# 创建包含多维数组的DataFrame
data = {
    'A': [np.array([1, 2]), np.array([3, 4]), np.array([5, 6])],
    'B': [10, 20, 30]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 指定的列表
L = [np.array([1, 2]), np.array([3, 4]), np.array([5, 6])]

# 将多维数组与列相乘
df['A_new'] = df['A'].apply(lambda x, y: x * y, args=(L,))

print("\n处理多维数组后的结果:")
print(df)

以上就是关于如何在DataFrame中按列相乘指定的列表的一些常见方法及其实现示例。通过这些技巧的应用，您可以有效地管理和控制DataFrame中的数据，为后续的数据处理和分析打下坚实的基础。

参考文献

资料名称	链接
Pandas官方文档	https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Python官方文档	https://docs.python.org/3/
Real Python教程	https://realpython.com/
DataCamp Pandas教程	https://www.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas
Stack Overflow问答	https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
GeeksforGeeks Pandas教程	https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-add-column/