a = pd.DataFrame({'a'[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[0.2,0.3,0.4]})将a c两列相乘得到新的b列,原有的b列不要了 代码怎么改
时间: 2024-04-19 08:28:05 浏览: 13
你可以使用`apply`函数来对DataFrame的每一行进行操作,然后使用lambda函数将'a'列和'c'列相乘,并将结果赋值给新的'b'列。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [0.2, 0.3, 0.4]})
a['b'] = a.apply(lambda row: row['a'] * row['c'], axis=1)
print(a)
```
运行上述代码,你将得到如下输出:
```
a b c
0 1 0.2 0.2
1 2 0.6 0.3
2 3 1.2 0.4
```
其中,列'b'为将列'a'和列'c'相乘得到的结果,原有的'b'列已经被替换掉了。
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import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点
可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中,然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
def localmin(points, pixel_size):
x_min = np.min(points[:, 0])
y_min = np.min(points[:, 1])
x_max = np.max(points[:, 0])
y_max = np.max(points[:, 1])
w = x_max - x_min
h = y_max - y_min
wn = w // pixel_size + 1
hn = h // pixel_size + 1
x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))])
y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))])
df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices'])
df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins)
df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins)
result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']]
return result
a = np.random.random([100,3])
b = np.random.random([100, 1])//0.5
c = np.arange(1000).reshape([100,1])
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1)
d = localmin(a,0.2)
# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]
```
其中,isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列(即x和y坐标)是否出现在d中,然后使用any()方法将结果沿着列方向合并,得到一个长度为100的布尔型数组,表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反,得到不包含在d中的点的布尔型数组,然后使用该数组对a进行筛选即可。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 构造示例数据 data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C'], 'ratio1': [0.2, 0.3, 0.4], 'ratio2': [0.3, 0.4, 0.2]}) # 绘制堆叠条图 data.set_index('category').plot(kind='bar', stacked=True) # 设置标题和标签 plt.title('Sales Ratio of Different Categories') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Ratio') # 显示图形 plt.show()把横轴的文字变成横着排的
可以使用 `rotation` 参数来调整横轴标签的方向。例如,将横轴标签逆时针旋转90度可以使用以下代码:
```
plt.xticks(rotation=90)
```
将这行代码插入到绘制堆叠条图后,完整的代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C'],
'ratio1': [0.2, 0.3, 0.4],
'ratio2': [0.3, 0.4, 0.2]})
# 绘制堆叠条图
data.set_index('category').plot(kind='bar', stacked=True)
# 设置标题和标签
plt.title('Sales Ratio of Different Categories')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Ratio')
# 将横轴标签逆时针旋转90度
plt.xticks(rotation=90)
# 显示图形
plt.show()
```