在新的 pandas 数据框列中获取行值和行均值之间的最大相对差异
Get maximum relative difference between row-values and row-mean in new pandas dataframe column
我想要一个额外的列,其中包含行值的最大相对差 [-] 和这些行的平均值:
df 充满了几年的能源使用数据。
应该得到我这个的理论公式如下:
df['max_rel_dif'] = MAX [ ABS(最高能源使用量 - 平均能源使用量),ABS(最低能源使用量 - 平均能源使用量)] / 平均能源使用量
初始数据帧:
ID y_2010 y_2011 y_2012 y_2013 y_2014
0 23 22631 21954.0 22314.0 22032 21843
1 43 27456 29654.0 28159.0 28654 2000
2 36 61200 NaN NaN 31895 1600
3 87 87621 86542.0 87542.0 88456 86961
4 90 58951 57486.0 2000.0 0 0
5 98 24587 25478.0 NaN 24896 25461
所需的数据帧:
ID y_2010 y_2011 y_2012 y_2013 y_2014 max_rel_dif
0 23 22631 21954.0 22314.0 22032 21843 0.02149
1 43 27456 29654.0 28159.0 28654 2000 0.91373
2 36 61200 NaN NaN 31895 1600 0.94931
3 87 87621 86542.0 87542.0 88456 86961 0.01179
4 90 58951 57486.0 2000.0 0 0 1.48870
5 98 24587 25478.0 NaN 24896 25461 0.02065
尝试过的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"ID": [23,43,36,87,90,98],
"y_2010": [22631,27456,61200,87621,58951,24587],
"y_2011": [21954,29654,np.nan,86542,57486,25478],
"y_2012": [22314,28159,np.nan,87542,2000,np.nan],
"y_2013": [22032,28654,31895,88456,0,24896,],
"y_2014": [21843,2000,1600,86961,0,25461]})
print(df)
a = df.loc[:, ['y_2010','y_2011','y_2012','y_2013', 'y_2014']]
# calculate mean
mean = a.mean(1)
# calculate max_rel_dif
df['max_rel_dif'] = (((df.max(axis=1).sub(mean)).abs(),(df.min(axis=1).sub(mean)).abs()).max()).div(mean)
# AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'max'
-> I'm obviously doing the wrong thing with the tuple, I just don't know how to get the maximum values
from the tuples and divide them then by the mean in the proper Phytonic way
感觉整个功能都可以
s=df.filter(like='y')
s.sub(s.mean(1),axis=0).abs().max(1)/s.mean(1)
0 0.021494
1 0.913736
2 0.949311
3 0.011800
4 1.488707
5 0.020653
dtype: float64
我想要一个额外的列,其中包含行值的最大相对差 [-] 和这些行的平均值:
df 充满了几年的能源使用数据。 应该得到我这个的理论公式如下: df['max_rel_dif'] = MAX [ ABS(最高能源使用量 - 平均能源使用量),ABS(最低能源使用量 - 平均能源使用量)] / 平均能源使用量
初始数据帧:
ID y_2010 y_2011 y_2012 y_2013 y_2014
0 23 22631 21954.0 22314.0 22032 21843
1 43 27456 29654.0 28159.0 28654 2000
2 36 61200 NaN NaN 31895 1600
3 87 87621 86542.0 87542.0 88456 86961
4 90 58951 57486.0 2000.0 0 0
5 98 24587 25478.0 NaN 24896 25461
所需的数据帧:
ID y_2010 y_2011 y_2012 y_2013 y_2014 max_rel_dif
0 23 22631 21954.0 22314.0 22032 21843 0.02149
1 43 27456 29654.0 28159.0 28654 2000 0.91373
2 36 61200 NaN NaN 31895 1600 0.94931
3 87 87621 86542.0 87542.0 88456 86961 0.01179
4 90 58951 57486.0 2000.0 0 0 1.48870
5 98 24587 25478.0 NaN 24896 25461 0.02065
尝试过的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"ID": [23,43,36,87,90,98],
"y_2010": [22631,27456,61200,87621,58951,24587],
"y_2011": [21954,29654,np.nan,86542,57486,25478],
"y_2012": [22314,28159,np.nan,87542,2000,np.nan],
"y_2013": [22032,28654,31895,88456,0,24896,],
"y_2014": [21843,2000,1600,86961,0,25461]})
print(df)
a = df.loc[:, ['y_2010','y_2011','y_2012','y_2013', 'y_2014']]
# calculate mean
mean = a.mean(1)
# calculate max_rel_dif
df['max_rel_dif'] = (((df.max(axis=1).sub(mean)).abs(),(df.min(axis=1).sub(mean)).abs()).max()).div(mean)
# AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'max'
-> I'm obviously doing the wrong thing with the tuple, I just don't know how to get the maximum values
from the tuples and divide them then by the mean in the proper Phytonic way
感觉整个功能都可以
s=df.filter(like='y')
s.sub(s.mean(1),axis=0).abs().max(1)/s.mean(1)
0 0.021494
1 0.913736
2 0.949311
3 0.011800
4 1.488707
5 0.020653
dtype: float64