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】

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Python3
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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。

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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”]

 

Pandas(python)列同士の引き算を行う方法【列同士の計算】

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。

 

Pandas(python)列同士の掛け算を行う方法【列同士の計算】

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。

 

Pandas(python)列同士の割り算を行う方法【列同士の計算】

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。

 

まとめ pandasにて列同士の計算を行う方法【列と列の比較】

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。

 

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