使用 pandas 进行计算

Question

我正在尝试学习如何使用 python，但我以前从未使用过 pandas。我想使用 excel 数据创建一个简单的计算 - 这是 excel 数据的示例：

Example Data

有 3 列，唯一 ID、车辆和时间。

我知道如何在 python 上制作一个简单的计算器，我必须在其中手动输入这些值，但是是否可以直接从列中提取数据以进行计算？

理想情况下，它会先获取 ID 本身，然后是带薪的车辆类型（代码中定义的薪水，例如 Bike = 15.00），乘以小时数得出总薪水？

编号：28392

交通工具：自行车

小时数：40

总计：600 美元

希望这是有道理的，提前致谢！

Answer 1

首先，您需要将数据集加载到 pandas 数据框中，您可以使用以下命令执行此操作。

import pandas as pd 
df = pd.read_excel('name_of_file_here.xlsx',sheet_name='Sheet_name_here')

所以您的 excel 数据现在是一个名为 df 的 pandas 数据框。

如果所有车辆的支付率都相同，您可以执行以下操作。

rate = 15
df['Pay'] = df['Hours']*rate

这会在您的数据框中创建一个名为 'Pay' 的新列，并将 15 的比率乘以小时列中的每一行。

但是，如果不同车辆类型的费率不同，您可以执行以下操作。

bike_rate = 15
df[df['Vehicle']=='Bike'] = df[df['Vehicle']=='Bike']*bike_rate
cargo_bike_rate = 20
df[df['Vehicle']=='Cargo-Bike'] = df[df['Vehicle']=='Cargo-Bike']*cargo_bike_rate

这将 select 数据框中的行，其中 vehicle 等于您想要的任何类型并对这些行进行操作。

我认为另一种方法也是最好的方法是使用函数。

def calculate_pay(vehicle,hours):
if vehicle == 'Bike':
    rate = 15
elif vehicle == 'Cargo-Bike':
    rate = 20
#And so on ....
else:
    rate = 10
return hours*rate

然后您可以将此函数应用于您的数据框。

df['Pay'] = df.apply(lambda x: calculate_pay(x['Vehicle'],x['Hours']),axis=1)

这会在您的数据框中创建一个名为 'Pay' 的新列，并应用一个名为 calculate_pay 的函数，该函数从数据框中获取输入车辆和小时数以及 returns 工资。

要在屏幕上打印结果，如果您使用的是 jupyter notebook，只需键入 df 并输入，或者 select 您在评论中提到的特定列，您可以执行以下操作。

df[['Id','Vehicle','Hours','Pay']]

要保存回 excel，您可以执行以下操作

df.to_excel('output.xslx')

使用 pandas 进行计算

Calculations using pandas

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