在数据框中执行行乘法

Question

我想在 pandas 中执行以下操作，我不想将我的 Dataframe 转换为数组来执行。

date      A      B     C     D     E    ...
date1     0,03  0,02  0,01   0,01 0,234
date2     0,03  0,02  0,01   0,01 0,234
date3     0,03  0,02  0,01   0,01 0,234
date4     0,03  0,02  0,01   0,01 0,234

数字不一样，有很多小数。我想在另一个数据框中创建以下内容：

date      value      
date1     (1+0,03)*(1+0,02)*(1+0,01)*(1+0,01)*(1+0,234)
date2     (1+0,03)*(1+0,02)*(1+0,01)*(1+0,01)*(1+0,234)
date3     (1+0,03)*(1+0,02)*(1+0,01)*(1+0,01)*(1+0,234)
date4     (1+0,03)*(1+0,02)*(1+0,01)*(1+0,01)*(1+0,234)

有些单元格的值为空，我想跳过这些值。我会展示我一直在尝试的东西，但我所做的是转换为数组并执行操作，我丢失了我的数据并且不能跳过空值。

Answer 1

如有必要，按日期创建索引 DataFrame.set_index, then add 1 for each value and use DataFrame.prod:

#if not numeric values replace , and convert to floats
#df = df.replace(',','.', regex=True)
df1 = df.set_index('date').astype(float).add(1).prod(axis=1).reset_index(name='value')
print (df1)
    date     value
0  date1  1.322499
1  date2  1.322499
2  date3  1.322499
3  date4  1.322499

缺失值测试：

print (df)
    date     A     B     C     D      E
0  date1  0,03  0,02  0,01  0,01    NaN
1  date2  0,03  0,02  0,01  0,01  0,234
2  date3  0,03  0,02  0,01  0,01  0,234
3  date4  0,03  0,02  0,01  0,01  0,234

df = df.replace(',','.', regex=True)

print (df.set_index('date').astype(float).add(1))
          A     B     C     D      E
date                                
date1  1.03  1.02  1.01  1.01    NaN
date2  1.03  1.02  1.01  1.01  1.234
date3  1.03  1.02  1.01  1.01  1.234
date4  1.03  1.02  1.01  1.01  1.234

df1 = df.set_index('date').astype(float).add(1).prod(axis=1).reset_index(name='value')
print (df1)
    date     value
0  date1  1.071717
1  date2  1.322499
2  date3  1.322499
3  date4  1.322499

在数据框中执行行乘法

Perform row multiplication in data frame

python

operation

dataframe

pandas