如何在 pd.Dataframe 的每列值內進行操作？

Question

我有一個pandas Dataframe ，我想在為單元格內的每個值進行以下數學運算后將結果寫入列'final_data['130 + 71444']' ：

final = pd.read_csv(path, header=0, parse_dates=True, index_col="Tagname")
final_data = pd.DataFrame(final)

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編輯：我試過：

final_data['130 + 71444'] = (final_data['130.c'] + final_data['7144.c'])/final_data['c']

但是顯示以下錯誤：

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

我該怎么做？

Answer 1

用：

final_data['130 + 71444'] = (final_data['130.c'].astype(float) + final_data['7144.c'].astype(float))/final_data['c'].astype(float)

如果上面的代碼不起作用，因為某些非數字值使用to_numeric和erriors='coerce'將這些值轉換為缺失值：

final_data['130 + 71444'] = (pd.to_numeric(final_data['130.c'], errors='coerce') + pd.to_numeric(final_data['7144.c'], errors='coerce') )/pd.to_numeric(final_data['c'], errors='coerce') 

Answer 2

這很容易。 就像您定義的那樣：編輯首先，您必須更改列的 dtype。 我在這里使用浮動。

final_data['130.c'] = final_data['130.c'].astype('float32')
final_data['7144.c'] = final_data['7144.c'].astype('float32')
final_data['c'] = final_data[c'].astype('float32')


final_data['130 + 71444'] = (final_data['130.c'] + final_data['7144.c'])/final_data['c']

這是可能的，因為您的數據框中有 numpy 數組作為列。 另請參閱pandas和numpy的文檔。