如何將數學運算應用於python中的csv行？

Question

我已經成功地在python中創建函數並讀取/寫入文件。 但是，我確實需要將某些函數應用於整個數據行 （ 而不是column ），並且找不到有關如何執行此操作的任何信息。 目標是：

• 將csv或txt文件讀入python（可以）
• 查找一行數據並應用某些條件和操作
• 對第二行數據執行相同操作
• 然后將行中的結果相互比較（使用相似度函數完成）
• 將結果數據打印到一個單獨的文件中（easy peasy）

函數參數包括比率，總和和平方根的“ if / then”條件-不包括整個函數。 例如，只使用sum

這是我到目前為止（不多...）：

import numpy as np
data = np.genfromtxt ('file_to_read.csv', 
                       dtype=float,
                       delimiter=",",
                       names=True)
np.sum()
print(data)
np.savetxt('test.csv', data, delimiter=',')

file_to_read.csv是這樣的：

0,2,1
0,2,2
0,2,3
0,1,0
0,2,0
0,3,0
1,0,0
2,0,0
3,0,0

Answer 1

您可以轉置矩陣或數據框（如果使用熊貓）並處理列。

示例（熊貓）：

原始DF

In [162]: df
Out[162]:
   a  b  c
0  0  2  1
1  0  2  2
2  0  2  3
3  0  1  0
4  0  2  0
5  0  3  0
6  1  0  0
7  2  0  0
8  3  0  0

轉置DF

In [163]: df.T
Out[163]:
   0  1  2  3  4  5  6  7  8
a  0  0  0  0  0  0  1  2  3
b  2  2  2  1  2  3  0  0  0
c  1  2  3  0  0  0  0  0  0

選擇b>0和c>1 ：

In [166]: df[(df.b>0) & (df.c>1)]
Out[166]:
   a  b  c
1  0  2  2
2  0  2  3

現在為找到的每一行計算單元格總和：

In [167]: df[(df.b>0) & (df.c>1)].sum(axis=1)
Out[167]:
1    4
2    5
dtype: int64

或產品：

In [169]: df[(df.b>0) & (df.c>1)].product(axis=1)
Out[169]:
1    0
2    0
dtype: int64

使用axis=1 PS指示Pandas / Numpy使用行而不是列