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目标:创建具有可比较的 SUMPRODUCT 的输出。 pandas 中的方法
描述:我需要使用两个数据框(df 和 df_2_copy)。我正在尝试将 1-mo CD、3-mo CD、6-mo CD 分别乘以 df 中各自的价格(2000,3000,5000)后添加。
import pandas as pd
data = [['1-mo CDs', 1.0, 1,2000, '1, 2, 3, 4, 5, and 6'],
['3-mo CDs', 4.0 ,3 ,3000,'1 and 4'],
['6-mo CDs',9.0 ,6, 5000,'1']]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Scenario','Yield', 'Term','Price', 'Purchase CDs in months'])
df
data_2 = [['Init Cash', 400000, 325000,335000,355000,275000,225000,240000],
['Matur CDs',0,0,0,0,0,0,0],
['Interest',0,0,0,0,0,0,0],
['1-mo CDs',0,0,0,0,0,0,0],
['3-mo CDs',0,0,0,0,0,0,0],
['6-mo CDs',0,0,0,0,0,0,0],
['Cash Uses',75000,-10000,-20000,80000,50000,-15000,60000],
['End Cash', 0,0,0,0,0,0,0]]
# set table
df_2 = pd.DataFrame(data_2,columns=['Month', 'Month 1', 'Month 2', 'Month 3', 'Month 4', 'Month 5', 'Month 6', 'End'])
df_2_copy = df_2.copy()
最终,我想将 SUMPRODUCT 的输出放置在 df_2_copy.iloc[7]
位置。
如有任何帮助,我们将不胜感激。
最佳答案
您可以通过以下方式完成:
生成 df3
- 来自 df_2
的特定月份值(Month)对于 df
中具有对应行的行,列更改为索引:
df3 = df_2.drop(columns='End').set_index('Month')\
.query('index in @df.Scenario')
对于我的测试数据,月份 n 值发生变化,结果是:
Month 1 Month 2 Month 3 Month 4 Month 5 Month 6
Month
1-mo CDs 1 2 0 2 2 0
3-mo CDs 1 0 3 0 4 0
6-mo CDs 1 1 0 2 0 0
然后生成df4
- df
,其中场景更改为索引,仅限于 价格 列,但仍作为 DataFrame:
df4 = df.set_index('Scenario').Price.to_frame()
结果是:
Price
Scenario
1-mo CDs 2000
3-mo CDs 3000
6-mo CDs 5000
然后计算总和:
sums = (df3.values * df4.values).sum(axis=0)
结果是:
[10000 9000 9000 14000 16000 0]
最后一步是将这些数字写入目标位置:
df_2.iloc[7, 1:7] = sums
关于python - 如何使用两个单独的数据框在 Pandas 中执行 SumProduct(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56202390/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!