python求每一行的去年同期值

假设你有一个包含数据的CSV文件，每一行代表一个数据记录，可以使用pandas库来读取CSV文件并进行处理。下面是一个示例代码，演示如何计算每一行的去年同期值：

import pandas as pd
import datetime

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 计算去年同期的日期
df['去年同期日期'] = df['日期'].apply(lambda x: x.replace(year=x.year - 1))

# 获取去年同期的值
df['去年同期值'] = df.apply(lambda row: df.loc[df['日期'] == row['去年同期日期'], '值'].values[0], axis=1)

# 输出结果
print(df)

请注意，这个示例假设CSV文件中有两列：'日期'和'值'。你需要根据自己的实际情况修改代码以适应你的数据结构和文件路径。在输出结果时，你可以选择将结果保存到新的CSV文件中，或者进行其他进一步处理。

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python求数组每一行最大值

可以使用NumPy库来求数组每一行的最大值。以下是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 求每一行的最大值
max_values = np.max(arr, axis=1)

print(max_values)

运行以上代码将输出每一行的最大值：

[3 6 9]

在这个例子中，我们使用`np.max()`函数来计算每一行的最大值。通过设置`axis=1`参数，我们告诉函数在行的方向上进行计算。这样，返回的结果就是一个包含每一行最大值的一维数组。

python求每一列的最大值

你可以使用 NumPy 库中的 max 函数来求每一列的最大值。假设你有一个二维数组 data，可以按如下方式计算每一列的最大值：

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

max_values = np.max(data, axis=0)

print(max_values)

这将输出每一列的最大值：[7 8 9]。其中，axis=0 表示对每一列进行操作。如果你想求每一行的最大值，可以设置 axis=1。