pandasにて列同士の計算を行う方法【列と列の足し算（和）や掛け算や引き算や割り算】

Jupyter notebook（Python3）を使ってみようを使ってみようと思っても慣れていないうちは、どうしても処理に躓いてしまうものです。

例えば。Pythonのpandas機能にてcsvなどをdataframe（データフレーム）に読み込んだり、直接データフレームを作成したりするわけですが、このときの列同士の計算を行う方法について理解していますか。

ここではpandasにおける列と列の和（足し算）、引き算、掛け算、割り算などの各種計算を行う方法について確認していきます。

Pandas（python）列同士の足し算（列と列の和）を計算する方法

まずはpandasにて以下のデータに対して、列同士の足し算の計算を行う方法について確認していきます。

Pandasにおける列と列の和は以下のコードを使うといいです。

df[“z”]=df[“x”]+df[“y”]

これで、新たにz列を作成し、この数値としてx列の数値の足し算を行うという意味を持ちます。

なお、x列の元のxとyの列同士の和を求めたものを返していくには、以下のようx列を再定義していけばいいです。

df[“x”]=df[“x”]+df[“y”]

なお、足し算だけでなく引き算などの四則演算であれば、どのような処理でも似た形で対応できます。

df[“z”]=df[“x”]-df[“y”]

のサンプルコードを使っていきましょう。

すると、以下のようpythonにおける列と列の差分を計算することができました。

Pythonにて列と列の掛け算を計算していくには、

df[“z”]=df[“x”]*df[“y”]

といれればいいです。新しい列の各列の数値の積を計算することができました。

Pythonにて列と列の割り算を行っていくには

df[“z”]=df[“x”]/df[“y”]

といれればいいです。すると、以下のよう新しい列の各列の数値の商を計算することができます。

ここではpandasにおける列と列の和（足し算）、引き算、掛け算、割り算などの各種計算を行う方法について確認していきます。

・和：+
・差：-
・積：*
・商/

を使います。

このとき、列を新たに追加するのか、上書きするかはコードにて適宜調整してを覚えておくといいです。

Pandas（python）での処理方法に慣れ、データ解析をより効率よく行っていきましょう。