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Pandas:计算多列的百分比,将结果保存在新列中-最好的方法

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具,可以方便地进行数据处理和分析。在Pandas中,计算多列的百分比并将结果保存在新列中,可以使用以下方法:

  1. 使用apply函数:可以通过定义一个自定义函数,然后使用apply函数将该函数应用到多列上,计算百分比并保存结果到新列中。示例代码如下:
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [10, 20, 30],
        'B': [5, 10, 15],
        'C': [2, 4, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义计算百分比的函数
def calculate_percentage(row):
    total = row['A'] + row['B'] + row['C']
    row['Percentage'] = (row['A'] / total) * 100
    return row

# 使用apply函数应用计算百分比的函数
df = df.apply(calculate_percentage, axis=1)

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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    A   B  C  Percentage
0  10   5  2   62.500000
1  20  10  4   66.666667
2  30  15  6   68.181818
  1. 使用eval函数:Pandas的eval函数可以对DataFrame进行快速的计算和表达式求值。可以使用eval函数直接计算百分比并保存结果到新列中。示例代码如下:
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [10, 20, 30],
        'B': [5, 10, 15],
        'C': [2, 4, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用eval函数计算百分比并保存结果到新列中
df['Percentage'] = df.eval('(A / (A + B + C)) * 100')

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
    A   B  C  Percentage
0  10   5  2   62.500000
1  20  10  4   66.666667
2  30  15  6   68.181818

以上两种方法都可以实现计算多列的百分比并将结果保存在新列中。根据具体的需求和数据量大小,选择合适的方法进行计算。

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