Pandas中常见的数学计算 | 图解Pandas-图文第6篇

01写在前面

大家好，我是阳哥，欢迎来到「Python数据之道」。

本次是《图解Pandas》系列图文内容的 第 06 篇，主要介绍 Pandas 中常见的数学计算 。

本文是付费阅读文章，付费阅读内容包括《图解Pandas》图文干货内容、可以在电脑端观看的视频以及配套的源代码等。

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Pandas 是 Python数据分析中用的最多的工具，为了大家能够更好地学习 Pandas，阳哥开始制作一系列 《图解Pandas》 的内容。

《图解Pandas》 最主要的目标，是以动态图片、视频等方式呈现，拆解 Pandas 在数据处理过程中的主要知识点，以便大家能进一步了解 Pandas 的使用，形象地介绍 Pandas，进而使大家喜欢上 Pandas 这个得心应手的工具。

《图解Pandas》图文专题，最新的内容可以点击下面的图片进行查看。

在本文编写时，《图解Pandas》系列已发布的图文如下：

本次主要介绍 Pandas 中常见的数学计算 ，内容框架如下：

在微信视频号「Python数据之道」中发布的对应视频编号为 009 和 010，大家可以前往观看：

扫描下面的二维码，关注视频号，可以观看《图解Pandas》已发布的所有视频以及及时推送最新的视频：

Python环境

开始之前，按照惯例先介绍下本次内容涉及的Python环境，如下：

• Python 3.8
• Pandas 1.4.1
• numpy 1.22.3

我是在 jupyter notebook 中运行代码的，首先引入相关 Python 库：

import pandas as pd
import numpy as np

print(f'pandas version:{pd.__version__}')
print(f'numpy version:{np.__version__}')

# pandas version:1.4.1
# numpy version:1.22.3

02常见的数学计算

创建数据

咱们先来创建一个dataframe，也就是“数据框”。

关于创建数据对象的详细介绍，大家可以观看 「图解Pandas」系列的第2期视频。

创建 df 如下：

d = {
    "name": [ "Lemon", "Jack", "Peter","Emma","James"],
    "city": ["长沙", "上海", "深圳","北京","杭州"],
    "a": [80, 90, 60,73,89],
    "b": [80, 75, 80,85,83],
    "c": [70, 75, 80,73,62],
}
df = pd.DataFrame(d)
df

来看看数据框 df 的数据结构，为 5 行 5 列，数值类型主要是字符串和整型。后续，还会在该数据框的基础上衍生出其他的一些数据框。

Pandas中常见的数学计算，主要包括加、减、乘、除、整除、取余、乘方等几种。

后面将从四个方面来对这些数学计算方式展开描述，包括:

• 列与标量的数学计算
• 列与列的数学计算
• 逆方向操作
• 案例实践

列与标量的数学计算

一般情况下，数学计算，需要数据框中的数值类型为整型、浮点数等数字类型。

先来介绍列与标量的数学计算，下面这个是加法的案例，直接用 + 就可以。

数据框 “df” 的 a 列加 2，相当于 a 列的每个元素都加上 2，其结果在数据框 “df1” 中体现。也可以用 add() 函数来进行加法计算，其结果是一样的，如下：

使用 add() 函数与加法的数学符号是稍微有些不一样的地方的，主要是使用函数可以设置一些参数，比如当数据中有 NA 值时，就可以通过设置参数 fill_value 来计算。