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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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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
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- 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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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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