Question

在大熊猫中，我已经从CSV导入创建了一个数据框。

data = pd.read_csv('pathToCSV', index_col=[0],usecols=[0,2,3],names=['Date','High','Low'])

输出看起来像这样-

2009.09.18  112  111
2009.09.19  114  222

现在，如果我想逐行计算两列的平均值，然后将该值添加为新列怎么办？我所做的是

average = (data[1]+data[2])/2

然后

data.join(average)

但是我得到一个错误！我说的对吗？

Answer 1

我认为您只是在寻找mean函数，您希望将其按行（axis = 1）应用于列High和Low： / p>

# starting with frame:
>>> data
         Date  High  Low
0  2009.09.18   112  111
1  2009.09.19   114  222

# Use:
data['row_average'] = data[['High','Low']].mean(axis=1)

# and you end up with the frame:
>>> data
         Date  High  Low  row_average
0  2009.09.18   112  111        111.5
1  2009.09.19   114  222        168.0

Answer 2

尽管sacul绝对正确，但是您也可以考虑以下解决方案。

User::ROLES
.map { |r| "#{r.humanize}" }
.map { |r| r.split.map(&:capitalize).join(' ') }

此方法的优点是您可以定义任何函数，然后将其应用于def avg(x,y): return (x+y)/2 df['row_avg'] = df[['High','Low']].apply(lambda x:avg(*x),axis=1)行。

将列添加到具有新数据的dataFrame吗？

2 个答案: