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pandas数值计算与排序方法

5b51 2022/1/14 8:19:35 python 字数 3290 阅读 426 来源 www.jb51.cc/python

以下代码是基于python3.5.0编写的 importpandas food_info=pandas.read_csv(\"food_info.csv\") #---------------------特定列加减乘除-------------------------

概述

以下代码是基于python3.5.0编写的

import pandas
food_info = pandas.read_csv("food_info.csv")
# ---------------------特定列加减乘除-------------------------
print(food_info["Iron_(mg)"])
div_1000 = food_info["Iron_(mg)"] / 1000
add_100 = food_info["Iron_(mg)"] + 100
sub_100 = food_info["Iron_(mg)"] - 100
mult_2 = food_info["Iron_(mg)"]*2
# ---------------------某两列相乘---------------------------
water_energy = food_info["Water_(g)"] * food_info["Energ_Kcal"]
# ----------------------把某一列除1000,再添加新列----------------------------
iron_grams = food_info["Iron_(mg)"] / 1000
food_info["Iron_(g)"] = iron_grams
#-------------------score=2×(Protein_(g))?0.75×(Lipid_Tot_(g))--------------
weighted_protein = food_info["Protein_(g)"] * 2
weighted_fat = -0.75 * food_info["Lipid_Tot_(g)"]
initial_rating = weighted_protein + weighted_fat
#----------------------------数据归一化-----------------------------------
max_calories = food_info["Energ_Kcal"].max()              #找列最大值
normalized_calories = food_info["Energ_Kcal"] / max_calories
normalized_protein = food_info["Protein_(g)"] / food_info["Protein_(g)"].max()
normalized_fat = food_info["Lipid_Tot_(g)"] / food_info["Lipid_Tot_(g)"].max()
food_info["Normalized_Protein"] = normalized_protein
food_info["Normalized_Fat"] = normalized_fat
# -------------------------------排序----------------------------------
food_info.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True)           #升序,inplace=True表示不从建DataFrame
print(food_info["Sodium_(mg)"])
food_info.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True,ascending=False)  #降序,ascending=False表示降序
print(food_info["Sodium_(mg)"])

以上这篇pandas数值计算与排序方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程小技巧。

总结

以上是编程之家为你收集整理的pandas数值计算与排序方法全部内容,希望文章能够帮你解决pandas数值计算与排序方法所遇到的程序开发问题。


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