pandas每天一题-题目7：批量列计算

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。

我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。

计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！

上期文章：pandas每天一题-题目6：文本转数值

后台回复"数据"，可以下载本题数据集

如下数据：

数据描述：

• 此数据是订单明细表。一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项
• order_id 列存在重复
• quantity 是明细项数量

需求：请计算总收入(单价乘以数量的总和)

下面是答案了

方式1

以下是原项目解法：

df = pd.read_csv('chipotle.tsv',sep='\t',converters={'item_price': lambda x: float(x[1:-1])})

revenue = (df['quantity']* df['item_price']).sum()
print('Revenue was: $' + str(np.round(revenue,2)))

Revenue was: $39237.02

• 行1：请看上期内容讲解
• 行3：2列相乘，得到结果仍然是 Series，因此可以使用 sum 方法求和

方式2

难道这还有其他方式实现？

revenue = df.eval('quantity * item_price').sum()
print('Revenue was: $' + str(np.round(revenue,2)))

Revenue was: $39237.02

• 行1：df.eval 可以动态解析表达式

点评：

1. pandas 官方测试中，当数据量较大时(10万行以上)，这种方式会得到一定优化加速(使用numba)

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