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  • 列取
    千次阅读
    2021-11-12 11:21:06

    df.max()默认对每一列取最大值,如果要对某2列取最大值需要先转置再计算,df[“max”]=rr.loc[:,[“PE_ttm”,“PE_FY1”]].T.max()

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    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    
    def DataframeMinTest():
        df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), columns=list('ABC'))
        print(df.shape)
        # 方式一 取AB两列小值合成D列
        df['D'] = df.loc[:, ['A', 'B']].min(axis=1)
        # 方式二 取AC两列大值合成E列
        df['E'] = np.max(df.loc[:, ['A', 'C']].values, axis=1)
        print(df.head(10))
    
    
    if __name__ == '__main__':
        DataframeMinTest()
    

    输出

    (1000, 3)
              A               B               C               D             E
    0 -0.879277 -1.027903 -0.602419 -1.027903 -0.602419
    1  1.010298  1.604261 -0.097757  1.010298  1.010298
    2 -0.228731  0.646538  0.020998 -0.228731  0.020998
    3  1.404384 -1.681164  0.134697 -1.681164  1.404384
    4 -0.368503  0.270716  1.419268 -0.368503  1.419268
    5  2.238605  1.628516 -1.984287  1.628516  2.238605
    6  0.652273 -0.166380  1.855101 -0.166380  1.855101
    7  0.602067  0.604722 -0.640275  0.602067  0.602067
    8 -2.775687 -2.649085  0.502292 -2.775687  0.502292
    9  0.031345  0.419377 -0.445941  0.031345  0.031345

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  • pandas入门: 对一列取对数或者指数

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    pandas中对某一数据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 ...

    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

     

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  • select greatest(1, 2, 3, 4) ; 结果:4 select least(1, 2, 3, 4) ; 结果:1 select greatest(1, 2, null, 3, 4) ;...Hive和Presto通用,值得注意的是,用这两个函数时,各不能存在null值,也最好都...
    select greatest(1, 2, 3, 4) ; 
    结果:4
    
    select least(1, 2, 3, 4) ; 
    结果:1
    
    select greatest(1, 2, null, 3, 4) ; 
    结果:空
    
    select least(1, 2, null, 3, 4) ; 
    结果:空

    Hive和Presto通用,值得注意的是,用这两个函数时,各列不能存在null值,也最好都是数值型的列(不是数值Hive也不会报错,Presto会报错),要不然得到的结果可能不是你想要的

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空空如也

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