首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用python3.5用其他行值减去一列的行?

使用Python 3.5可以通过以下方式实现将其他行的值减去一列的行:

  1. 首先,确保已经安装了Python 3.5及以上版本的解释器。
  2. 导入所需的库和模块,例如pandas库。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个包含数据的DataFrame对象。
代码语言:txt
复制
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用DataFrame的算术运算功能,将其他行的值减去一列的行。
代码语言:txt
复制
df['D'] = df['A'] - df['B']

这将创建一个名为'D'的新列,其中包含'A'列减去'B'列的结果。

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

df['D'] = df['A'] - df['B']

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   A  B   C  D
0  1  5   9 -4
1  2  6  10 -4
2  3  7  11 -4
3  4  8  12 -4

在这个例子中,我们创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的DataFrame对象。然后,我们使用算术运算符将'A'列减去'B'列,并将结果存储在新的'D'列中。最后,我们打印出整个DataFrame对象,显示了计算结果。

请注意,这只是一个示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用pandas筛选出指定列所对应

布尔索引 该方法其实就是找出每一中符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...,isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象 3、多种条件限制时使用&,&优先级高于>=或= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

18.7K10

C++多维数组元素地址 | 输出二维数组任一一列元素

C++多维数组元素地址 在C++中,指针变量可以指向一维数组中元素,也可以指向多维数组中元素。 ...],array[1]是&array[1][0],array[2]是&array[2][0]。...01列元素地址可以直接写为&array[0][1],也可以指针法表示。array[0]为一维数组名,该一维数组中序号为1元素显然可以array[0]+1来表示。...经典案例:C++输出二维数组任一一列元素。...读者请注意:数组下标是从0开始,2 3,意味是第3,第4列那个元素。 C++多维数组元素地址 |输出二维数组任一一列元素 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

3.2K2319

怎么R语言把表格CSV文件中数据变成一列,并且名为原列名呢,谢谢

今天收到一封邮件,来询问这样问题: [5veivplku0.png] 这样邮件,是直接邮件,没有寒暄直奔主题邮件。...唯一遗憾是不知道是谁写…… 如果我理解没有错误的话,写信人需求应该是这个样子: 他原始数据: [8vd02y0quw.png] 处理后想要得到数据: [1k3z09rele.png] 处理代码...,第一列为ID,其它几列为性状 2,使用函数为data.table包中melt函数 3,melt中,dd为对象数据框,id为不变列数,这里是ID一列,列数所在位置为1,其它几列都变成一列,然后列名变为名...来信者需求: 怎么R语言把表格CSV文件中数据变成一列,并且名为原列名呢,谢谢 1,csv文件,可以fread函数读取,命名,为dd 2,数据变为一列,如果没有ID这一列,全部都是性状,可以这样运行...:melt(dd),达到效果如下: [2dtmh98e89.png] 所以,就是一个函数melt应用。

6.6K30

使用pandas的话,如何直接删除这个表格里面X是负数

一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据问题,提问截图如下: 下图是他原始数据部分截图: 二、实现过程 看上去确实是两列,但是X列里边又暗藏玄机,如果只是单纯针对这一列全部是数值型数据进行操作...如果只是想保留非负数的话,而且剔除为X,【Python进阶者】也给了一个答案,代码如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现效果是,保留列中、X和正数,而他自己数据还并不是那么工整,部分数据入下图所示,可以看到130-134情况。...顺利地解决了粉丝问题。其中有一代码不太好理解,解析如下: 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问,感谢【Jun.】

2.8K10

那位Rust重写数据库创始人来复盘了:删除27万C++代码,吗?

嘉宾 | 吴英骏博士 采访 | 赵钰莹 数据库初创企业 RisingWave Labs 曾经发表了一篇博客文章,宣布完全删除掉了 RisingWave(该公司开发云原生流式数据库) 27 万 C...吴英骏:我本人比较擅长 C++,不管是读博期间还是创业之前做所有数据库都是 C++ 写,没有用过其他任何语言写过任何项目。...吴英骏:风格不统一问题肯定不是使用 Rust 就能解决,但相对 C++ 会有很大程度改善,C++ 中一些指针等写法很难统一,还容易造成安全性问题,工程师在阅读其他代码时如果对全局系统不够了解很容易出现误读...其次,包管理非常少,C++ 有非常多库,包管理非常复杂,可能需要花费几个小时去想如何在 CMake 里面配置一个包管理工具,甚至是在花费了很多时间之后,我们发现装不上去,还可能会遇到重名问题(其他项目中使用变量名称可能和我们使用库中名字重合了...我认为,如果公司决定重写,必要条件是公司内部有一到两个,甚至更多使用 Rust 进行过实战工程师,或者至少是愿意业余时间时间并将经验传授给其他同学,这可以降低整个事情难度,毕竟 Rust 学习曲线是比较陡峭

80910

分配问题与匈牙利算法

每行所有数字减去该行最小项 每列所有数字减去该列最小项 使用横线或者竖线穿过矩阵中所有0,并记录达成此目的所需最少线路总数 如果线路总数等于矩阵行数或者列数n,那么一种最优分配是可能,...第一步:第一减去75,第二减去35,第三减去90,第四减去45 ? 第二步:第一列减去0,第二列减去0,第三列减去0,第四列减去5。 ?...第四步:因为线路总数小于4,故执行第五步 第五步:注意到5是未覆盖区域最小,存在未覆盖区域每行减去5 ? 然后被覆盖列每列加5 ?...因为线路数量小于4,执行步骤5:注意到20是未覆盖区域最小,存在未覆盖区域每行减去20 ? 然后覆盖每列加20 ? 跳转到步骤3:划线覆盖所有0 ?...备注 最大分配问题只需将第一步每行减去该行最小改为该行最大减去此行每一项,其他步骤相同。

2.4K20

八皇后算法解析

于是看了下答案,发现使用什么回溯算法,菜鸟表示平时开发期间写最复杂程序就是写了两层for循环,已经很牛逼了有木有?这个回溯算法什么鬼?于是乎百度了下,算是了解了回溯算法是什么玩意儿。...所以假设某一列皇后位置来记录,比如queen[column] = row,意思是第column列皇后位置在第row。...n-m; 上面代码中 rowDiff绝对等于columnDiff绝对的话,说明点位于y=x或者y=-x函数线上: 就说明此时黑色方块位置是不能放置皇后,因为在紫色或者绿色线上已经有了皇后...return true; } } 因为博主是按照一列一列方式来进行放置,所以整体思路就是:在当前列逐步尝试每一是否可以放置皇后,如果有一个可以放置皇后,就继续查看下一列每一是否可以放置皇后...再重新挨个尝试下一个可能摆放方法。 下面一个力扣题再次巩固下回溯算法应用。

67220

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组中每个元素代表一棵树高度。 你可以选定连续若干组成防风带,防风带每一列防风高度为这一列最大

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组中每个元素代表一棵树高度。...你可以选定连续若干组成防风带,防风带每一列防风高度为这一列最大 防风带整体防风高度为,所有列防风高度最小。...比如,假设选定如下三 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2列,防风高度为7 5、2、3列,防风高度为5 4、6、4列,防风高度为6 防风带整体防风高度为5,是7、5、6中最小 给定一个正数...k,k <= matrix行数,表示可以取连续k,这k一起防风。...求防风带整体防风高度最大。 答案2022-09-25: 窗口内最大和最小问题。 代码rust编写。

2.6K10

11. 快速上手!HarmonyOS4.0 Grid_GridItem容器组件详解

设置为其他非法时,GridItem显示为固定1列。...注意: 设置为’0fr’,则这一行宽为0,这一GridItem不显示。设置为其他非法,按固定1处理。...Grid宽高没有设置时,默认适应父组件尺寸。 Gird网格列大小按照Gird自身内容区域大小减去所有行列Gap后按各个行列所占比重分配。 GridItem默认填满网格大小。...网格交叉轴方向尺寸根据Gird自身内容区域交叉轴尺寸减去交叉轴方向所有Gap后按所占比重分配。 网格主轴方向尺寸取当前网格交叉轴方向所有GridItem高度最大。...当前layoutDirection设置为Row时,先从左到右排列,排满一再排一下一列。剩余高度不足时不再布局,整体内容顶部居中。

5900

pandas | 详解DataFrame中apply与applymap方法

可以理解成我们将减去这一个一维数组操作广播到了二维数组每一或者是每一列当中。 ? 在上面这个例子当中我们创建了一个numpy数组,然后减去了它第一。...我们对比下最后结果会发现,arr数组当中每一减去了它第一。 同样操作在dataframe也一样可以进行。 ?...我们当然也可以对某一列进行广播,但是dataframe四则运算广播机制默认对生效,如果要对列使用的话,我们需要使用算术运算方法,并且指定希望匹配轴。 ?...比如我们可以这样对DataFrame当中某一以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply中函数作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一或者是一列函数。...比如我们想要计算出DataFrame当中每一列最大,我们可以这样写: ? 这个匿名函数当中x其实是一个Series,那这里max就是Series自带max方法。

2.9K20

重中之重数据清洗该怎么做?

该结果被视为四分位间距(IQR)。为了识别异常值,取第25个和第75个百分位数字,分别减去和添加1.5 x IQR。任何超出此范围都被视为异常值。...为此,可以使用dropna()函数自动删除至少包含一个空任何列。 正则表达式处理数据 清理数据最有效方法之一就是使用正则表达式。...为了避免这个问题,使用某种类型一列(如时间戳或用户ID)将确保重复度量仍然在唯一列中。...数据可读和可解析 如果不想学习如何使用正则表达式,或者只想删除几个特定单词,那么还有其他方法可以清理数据,使其更适合于模型训练。使用replace函数可以找到目标数据,并将其替换为预期数据。...如果有一列为“Paid”、“notpaid”,直接替换为二进制1或0表示即可。

1K10

R中sweep函数

函数用途 base包中sweep函数是处理统计量工具,一般可以结合apply()函数来使用。...函数参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理原数据集 MARGIN:对或列,或者数列其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体例子来看 #创建一个43列矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一减去这一均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一均值,MARGIN=1,对做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一列都减去一列均值...#方法一,通过colMeans函数来计算每一列均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一列均值,MARGIN=2,对列做操作 sweep(M,2,

2.6K20

化三角矩阵计算行列式算法实现

Introduction 行列式(Determinant) 是矩阵重要属性。 在手动计算行列式时,我们常常使用两种方法: 按/列进行拉普拉斯展开。...利用矩阵在任意/列加减其他行列任意倍后行列式不变性质,化为三角矩阵后,计算主对角线元乘积求解。 前者复杂度是 O(n!)...---- 从特殊到一般,我们可以这样描述我们算法流程: 枚举 i=1,2,\ldots,n,选取 a_{i,i},对于第 j (j=i+1,i+2,\ldots,n),整行减去第 i \dfrac...在第一步中,如果 a_{i,i}=0,我们就无法第 i 消去其余第 i 列。...在实现中可以有一个小细节:我们在利用 a_{i,i} 消元时,可以找到 |a_{j,i}| 最大所在行,将其交换到第 i

82720

R tips:细究FactoMineRz-score标准化细节

CD3作用,其他亦然,这个时候就可以通过标准化处理,比如z-score处理,将他们调整为统一数据尺度。...另外这里还将row.w转换为了比例(除以所有权重和),比如有100个样本,那么默认情况下每个样本权重就是1/100。 减去均值 接下来就是计算每一个基因均值,然后每个基因各自减去自己均值。...矩阵乘法代表表达矩阵一列都是和这个权重线性组合,其结果就是一个均值。 后面的代码就是将原来表达矩阵减去这个均值向量即可,之所以要转置是因为R中矩阵默认是进行列方向自动对齐。...除以标准差 再往下就是将每一个基因标准差调为1,也就是先计算每一列标准差,再将每一列除以各自标准差。...在ec.tab函数内部,计算标准差是(1)先计算方差:crossprod(poids/sum(poids), as.matrix(V^2),同样sum(poids)也是1可以省略,对表达矩阵一列平方进行线性组合就是方差值

1.4K20

07:矩阵归零消减序列和

每次过程如下: 首先对矩阵进行行归零:即对每一所有元素,都在其原来基础上减去该行上最小,保证相减后仍然是非负整数,且这一上至少有一个元素为0。...接着对矩阵进行列归零:即对每一列所有元素,都在其原来基础上减去该列上最小,保证相减后仍然是非负整数,且这一列上至少有一个元素为0。...然后对矩阵进行消减:即把n*n矩阵第二和第二列删除,使之转换为一个(n-1)*(n-1)矩阵。 下一次过程,对生成(n-1)*(n-1)矩阵实施上述过程。...显然,经过(n-1)次上述过程, n*n矩阵会被转换为一个1*1矩阵。 请求出每次消减前位于第二第二列元素。 输入第一是一个整数n。 接下来n,每行有n个正整数,描述了整个矩阵。...相邻两个整数间单个空格分隔。输出输出为n,每行上整数为对应矩阵归零消减过程中,每次消减前位于第二第二列元素

1.5K60

图解矩阵区域和

比如下图求左上角(2,1)和右下角(4,3)构成蓝色部分,可通过由(0,0)到(4,3)面积减去绿色部分(0,0)到(1,3),减去黄色部分(0,0)到(4,0),当然红色部分(0,0)到(1,0)...是2个矩形相交部分,会被减去2次,所以还得增加1次。...dp 每个dp都可以看作是上边dp加上左边dp,减去相交部分,同时还要加上这个dp本身在矩阵中 dp[i][j]=mat[i][j]+dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1]...以每个格子作为中心点,根据半径可求得矩形左上角start和右下角end,根据这2个点就可以得到上面说4个矩形面积了,当然还需要作边界检查,还有只有当start点既不在第一也不在第一列时才会产生...2个需要减去矩形,换句话说,当start点在第一或者第一列时,只会产生一个矩形或者没有。

36630

GPT 大型语言模型可视化教程

每个输出单元都是输入向量线性组合。例如,对于 Q 向量来说,这是 Q 权重矩阵与输入矩阵一列之间点积来完成。...这种缩放是为了防止大在下一步归一化(软最大)中占主导地位。 我们将跳过软最大操作(稍后描述),只需说明每一归一化总和为 1 即可。 最后,我们就可以得到我们这一列(t = 5)输出向量了。...这就是自我关注层头部流程。自我关注主要目标是,每一列都希望从其他列中找到相关信息并提取其,并通过将其查询向量与其他键进行比较来实现这一目标。但有一个附加限制,即它只能查找过去信息。...softmax 运算一个有用特性是,如果我们在所有输入上添加一个常数,结果将是相同。因此,我们可以找到输入向量中最大,然后将其从所有减去。...对于每一,我们都会存储该行最大以及移位和指数值之和。然后,为了生成相应输出行,我们可以执行一小套操作:减去最大、指数化和除以总和。 为什么叫 "softmax"?

12410
领券