pandas求每行极差

你好，关于你的问题，可以使用Pandas中的apply函数实现每行的极差计算。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'col1': [1, 2, 4, 6, 8], 'col2': [3, 5, 7, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义函数，用于计算每行的极差
def range_by_row(row):
    return max(row) - min(row)

# 应用函数，求每一行的极差
df['range'] = df.apply(range_by_row, axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   col1  col2  range
0     1     3      2
1     2     5      3
2     4     7      3
3     6     9      3
4     8    10      2

希望对你有所帮助！

相关问题

pandas 如何求极差

在 pandas 中，可以使用 `pandas.Series.ptp()` 方法来求一个 Series 的极差。`ptp()` 方法返回一个 Series 的最大值与最小值之间的差值。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 Series
s = pd.Series([3, 8, 1, 7, 2, 9, 5])

# 求极差
range = s.ptp()

print(range)  # 输出：8

在上面的示例代码中，首先创建了一个包含数值的 Series，然后使用 `ptp()` 方法求得了该 Series 的极差，最后将结果输出。

pandas取均值和极差

Pandas是一种数据分析工具，可以对数据进行各种操作，包括计算均值和极差。下面是使用Pandas计算均值和极差的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含数据的DataFrame对象
data = {'score': [80, 90, 75, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算均值
mean = df.mean()
print("均值为：", mean)

# 计算极差
range = df['score'].max() - df['score'].min()
print("极差为：", range)

运行结果：

均值为： score    85.0
dtype: float64
极差为： 20

在这个示例中，我们首先创建了一个包含分数的DataFrame对象，然后使用`mean`函数计算均值。最后，我们使用`max`和`min`函数计算分数的最大值和最小值，并计算它们的差，以获得极差。