我的df如下所示:
Index Country Val1 Val2 ... Val10
1 Australia 1 3 ... 5
2 Bambua 12 33 ... 56
3 Tambua 14 34 ... 58
我想从每个国家的Val1中减去Val10,所以输出如下:
Country Val10-Val1
Australia 4
Bambua 23
Tambua 24
到目前为止,我已经:
def myDelta(row):
data = row[['Val10', 'Val1']]
return pd.Series({'Delta': np.subtract(data)})
def runDeltas():
myDF = getDF() \
.apply(myDelta, axis=1) \
.sort_values(by=['Delta'], ascending=False)
return myDF
runDeltas导致此错误:
ValueError: ('invalid number of arguments', u'occurred at index 9')
解决此问题的正确方法是什么?
给定以下数据框:
df = pd.DataFrame([["Australia", 1, 3, 5],
["Bambua", 12, 33, 56],
["Tambua", 14, 34, 58]
], columns=["Country", "Val1", "Val2", "Val10"]
)
它归结为一个简单的广播操作):
>>> val1_minus_val10 = df["Val1"] - df["Val10"]
>>> print(val1_minus_val10)
0 -4
1 -44
2 -44
dtype: int64
最近我遇到了一个编程难题,我一生都找不到一个满意的答案:计算字符串给出的两个任意大整数之和,其中第二个整数可能是负数。这是在Java中完成的,没有使用任何BigInteger、BigNumber等类。 我最初使用伪代码的方法如下: 如果第二个字符串的第一个字符是'-',则设置减法标志。 将每个字符串转换为一个整数数组,每个数字一个。 用零扩展最短数组和左键,以便两个数组大小相同。 循环遍历数组的每
问题内容: 我要执行的操作类似于合并。例如,通过合并,我们得到一个数据帧,其中包含第一个AND第二个数据帧中存在的行。通过合并,我们得到一个数据帧,该数据帧在第一个或第二个数据帧中都存在。 我需要的是一个数据帧,其中包含第一个数据帧中存在的行而第二个数据帧中不存在的行?有快速而优雅的方法吗? 问题答案: 如下所示呢? 只要有一个非关键的通用命名列,就可以让在sufffexes上执行的工作(如果没有
我试图从dfb中减去dfa,其中列映射基于第三个映射数据帧。在本例中,应从x1中减去B,从x2中减去A。 这可以通过循环和其他一些肮脏的方法来实现,但我想知道是否有更简洁的方法来实现这一点。 数据帧a 数据帧b 数据帧c 所需结果
key2值2 ... 文件2: 我让映射写键,值用一个字符预先说明它来自file1或file2,但不确定如何编写reduce阶段 我的map方法是
问题内容: 我需要能够对两个带注释的列进行汇总 所以我想做这样的事情: 接着: 有谁知道如何完成上述工作? 问题答案: 其实, 从Django 1.8开始 就可以正常工作了。 此外,您还可以按表达式排序,这意味着您可以使用: 甚至只是:
问题内容: 在Python中,如何减去两个非唯一的无序列表?假设我们有和我想这样做,并有成为或顺序无关紧要给我。如果a在b中不包含所有元素,则应该抛出异常。 请注意,这与套装不同! 我对找到a和b中的元素集的差异不感兴趣,而对a和b中元素的实际集合之间的差异感兴趣。 我可以使用for循环来执行此操作,在a中查找b的第一个元素,然后从b和a中删除该元素,依此类推。但这对我没有吸引力,这会非常低效(按