python dataframe指定列名的几列数据乘以-1并重新写入

DataFrame，该怎么实现？

可以使用 Pandas 库中的 loc 方法，先选定指定的几列，再对这几列的数据进行乘以-1操作，最后将结果重新写回到原 DataFrame 中相应的列。具体代码如下：

df.loc[:, ['列名1', '列名2', '列名3']] *= -1
# 将结果重新写回到原 DataFrame 中相应的列
df[['列名1', '列名2', '列名3']] = df.loc[:, ['列名1', '列名2', '列名3']]

相关问题

使用python3.9，将excel表格中根据列号指定几列的数值乘以设置的权值后相加，存到新的excel表格中

可以使用Python中的pandas库来实现此功能。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 列号指定的列
cols = ['A', 'B', 'C']

# 设置的权值
weights = [0.5, 0.3, 0.2]

# 计算新列的值
df['new_col'] = df[cols].apply(lambda row: sum(row * weights), axis=1)

# 写入新的Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在代码中，我们首先使用pandas库中的`read_excel`函数读取原始Excel文件。然后，我们指定需要计算的列号（例如'A', 'B', 'C'），以及这些列的权值（例如0.5, 0.3, 0.2）。接着，我们使用pandas中的`apply`函数计算新的列的值，并将其添加到DataFrame中。最后，我们使用pandas中的`to_excel`函数将结果写入新的Excel文件中。

注意，代码中的列号是指Excel表格中的列字母，而不是列索引。如果你想要根据列索引指定列，可以使用`iloc`函数代替`loc`函数。

xlwings读取pd.DataFrame第一列乘以第二列数据 是成本

可以使用xlwings的Range对象来读取DataFrame中的数据，并计算成本。具体实现可以参考以下代码：

import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('example.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

# 计算成本
cost = df.iloc[:, 0] * df.iloc[:, 1]

# 将结果写入Excel
sheet.range('C1').value = cost

上述代码中，首先使用xlwings的Range对象读取Excel中的数据，并将其转换为DataFrame格式。然后，计算成本并将结果写入Excel。其中，`iloc[:, 0]`表示取DataFrame中的第一列数据，`iloc[:, 1]`表示取第二列数据。最终的成本结果存储在`cost`变量中，可以直接赋值给Excel中的单元格。