Helpers - компьютеры, интернет, программирование

Добавление к следующей строке результата математической операции между тремя столбцами

Итак, у меня есть следующий Pandas DataFrame, где все значения в третьем столбце (отношение) одинаковы:

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([[2, 10, 0.5], 
                   [float('NaN'), 10, 0.5], 
                   [float('NaN'), 5, 0.5]], columns=['Col1', 'Col2', 'Ratio'])
╔══════╦══════╦═══════╗
║ Col1 ║ Col2 ║ Ratio ║
╠══════╬══════╬═══════╣
║ 2    ║   10 ║ 0.5   ║
║ NaN  ║   10 ║ 0.5   ║
║ NaN  ║    5 ║ 0.5   ║
╚══════╩══════╩═══════╝

Я хочу знать, есть ли способ умножить Col1 * Ratio, а затем вывод этого продукта добавить его к Col2 и добавить значение в следующую строку Col1, используя функцию, предоставленную пандами.

Пример вывода:

╔══════╦══════╦═══════╗
║ Col1 ║ Col2 ║ Ratio ║
╠══════╬══════╬═══════╣
║ 2    ║   10 ║ 0.5   ║
║ 11   ║   10 ║ 0.5   ║
║ 15.5 ║    5 ║ 0.5   ║
╚══════╩══════╩═══════╝
python pandas
04.03.2020

  • лучше использовать цикл 04.03.2020
  • @YOBEN_S это то, чего я хочу избежать, если это возможно. 04.03.2020
  • Я не уверен, что вы можете, так как в вашей операции каждая строка зависит от результата предыдущей строки... поэтому они должны выполняться по порядку. (возможно, вы можете избежать явного цикла, используя apply или что-то в этом роде, но это просто зацикливается под капотом...) 04.03.2020
  • и соотношение варьируется в зависимости от строки? 04.03.2020
  • @QuangHoang Нет, соотношение остается одинаковым во всех рядах. 04.03.2020
  • Я думаю, вы ищете оконные функции в pandas. Я думаю, что это вопрос о переполнении стека может указать вам в правильном направлении 04.03.2020
  • @ Adam.Er8 То, что вы сказали, очень похоже на ewm, который можно векторизовать. Однако, возможно, не стоит реализовывать такое решение здесь. 04.03.2020

Ответы:


1

Я думаю, что numba — это способ работы с циклами, если важна производительность:

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def f(a, b, c):
    for i in range(1, a.shape[0]):
        a[i] = a[i-1] * c[i-1] + b[i-1]
    return a

df['Col1'] = f(df['Col1'].to_numpy(), df['Col2'].to_numpy(), df['Ratio'].to_numpy())
print (df)
   Col1  Col2  Ratio
0   2.0    10    0.5
1  11.0    10    0.5
2  15.5     5    0.5
05.03.2020
  • Итак, похоже, что в пандах нет встроенной функции для достижения цели вопроса, я отметил это как правильный ответ, потому что, по крайней мере, он ориентирован на производительность. 05.03.2020
    • Новые материалы
    Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
    Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
    Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
    Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv) Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
    Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
    По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
    Анимированный математический анализ
    Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
    Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
    Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript. Введение В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
    Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
    В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
    ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
    Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..