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从一个示例数据框 df
开始,例如:
a,b
0,0.71
1,0.75
2,0.80
3,0.90
我将添加一个新列,其中包含 b
列的指数值。到目前为止我试过:
df['exp'] = math.exp(df['b'])
但是这个方法返回:
"cannot convert the series to {0}".format(str(converter)"
TypeError: cannot convert the series to <type 'float'>
有没有办法将数学
函数应用于整列?
最佳答案
math.exp
不理解Series
数据类型,请使用 numpy np.exp
它执行并被矢量化,因此对整个列进行操作:
In [24]:
df['exp'] = np.exp(df['b'])
df
Out[24]:
a b exp
0 0 0.71 2.033991
1 1 0.75 2.117000
2 2 0.80 2.225541
3 3 0.90 2.459603
关于python - pandas - 返回指数值列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34000074/
我有兴趣报告多个时间序列列中超过阈值的日期。该索引是与时间序列数据相关的站点位置相关的日期时间值和列名称。我需要一个类似于“idxmax”的函数,但要返回时间序列中首次超过阈值的索引。这似乎是一项简单
我是一名优秀的程序员,十分优秀!