pandas中对某一列数据取对数或者指数相关操作。

创建一个dataframe
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[2, 3], [3, 4]], columns=list("AB"))

结果如下：

   A  B
0  2  3
1  3  4

log1p
对A列做log(x + 1)

# 对A列做log(x + 1)
df["A"] = df["A"].apply(np.log1p) # np.log1p与np.expm1互为逆运算

结果如下：

          A  B
0  1.098612  3
1  1.386294  4

expm1
# 对A列执行函数e的x次幂-1
df["A"] = df["A"].apply(np.expm1) # np.log1p与np.expm1互为逆运算

结果如下：

           A  B
0   6.389056  3
1  19.085537  4

exp
# 对A列求e的次数幂
df["A"] = df["A"].apply(np.exp) # np.exp与np.log互为逆运算

结果如下：

           A  B
0   7.389056  3
1  20.085537  4


	
log
	
# 对A列取对数
df["A"] = df["A"].apply(np.log) # np.exp与np.log互为逆运算

结果如下：

          A  B
0  0.693147  3
1  1.098612  4

sqrt
# 对A列开平方
df["A"] = df["A"].apply(np.sqrt)

结果如下：

          A  B
0  1.414214  3
1  1.732051  4

exp2
# 对A列计算平方
df["A"] = df["A"].apply(np.exp2) # np.exp2与np.log2互为逆运算

结果如下：

     A  B
0  4.0  3
1  8.0  4

log2
# 对A列计算以2为底的对数
df["A"] = df["A"].apply(np.log2) # np.exp2与np.log2互为逆运算

结果如下：

          A  B
0  1.000000  3
1  1.584963  4



 

python取对数可以采用两种工具包，math包可对单一数字取对数，numpy可以数列整体取对数。

仅对单一数字取对数

import math
math.log(2) #默认以e为底
math.log（4，2）#以2为底，4的对数

即math.log(c,b) #计算以b为底，c的对数
2.对数列整体求对数

对一个数列取对数 需要numpy包
import numpy
numpy.log([2,4,8])#以e为底，分别对2，4，8取对数
numpy.log2([2,4,8])#以2为底，分别对2，4，8取对数

即numpy.loga(b)#以a为底，对数列b中的数字分别取对数
或采用循环体：
import mtah
l = []
for i in [2,4,8]:
	l.append(math.log(i,2))#对list中的每一个数求以2为底的对数

运行及代码：
#include <iostream>
using namespace std;
int  main( )
{
    int x[2][3]={5,4,6,7,8,9};
    int m[2],i,j;
    for (i=0;i<2;i++)
    {
       m[i]=x[i][0];
       for(j=1;j<3;j++)
            if(x[i][j]<m[i]) m[i]=x[i][j];
    }
    for (i=0;i<2;i++)
        cout<<m[i]<<endl;
    return 0;
}


运行结果：


在这个程序中是对同一行中取最小值
对其进行修改：
运行及代码：
#include <iostream>
using namespace std;
int  main( )
{
    int x[2][3]={5,4,6,7,8,9};
    int m[2],i,j;
    for (i=0;i<3;i++)
    {
       m[i]=x[0][i];
       for(j=1;j<2;j++)
            if(x[j][i]<m[i]) m[i]=x[j][i];
    }
    for (i=0;i<3;i++)
        cout<<m[i]<<endl;
    return 0;
}
运行结果：

在同一列中取最小值。

1.基本思路
Oracle、MySQL等数据库中只有sum、max、min等函数用于做某列数据聚合，而没有办法直接计算某列数据的乘积，所以需要另想办法。

根据数学对数的加法原理，可对该列中所有数据取对数，后sum再做指数运算，即可得出所需结果。

该做法最大的好处是利用数据库预置函数，效率相对较高
该思路亦可应用到其他语言

2.对数加法原理


以下实验基于MySQL
3.查询结果代码
SELECT
a.empno
-- 取自然数e的对数
, EXP(SUM(LN(score))) log_e
-- 取10的对数
, POWER(10, SUM(LOG(10,score))) log_10
FROM emp a
GROUP BY a.empno;


4.准备数据代码
-- 建表
CREATE TABLE emp (
	empno VARCHAR(10) NULL DEFAULT NULL,
	score DECIMAL(20,4) NULL DEFAULT NULL
)
COLLATE='utf8_general_ci'
;

-- 写入数据
INSERT INTO emp VALUES ('a',1);
INSERT INTO emp VALUES ('a',2);
INSERT INTO emp VALUES ('a',3);
INSERT INTO emp VALUES ('a',4);
INSERT INTO emp VALUES ('b',5);
INSERT INTO emp VALUES ('b',6);
INSERT INTO emp VALUES ('b',7);
INSERT INTO emp VALUES ('b',8);
COMMIT;