Question

考虑我有一个如下数据框：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['f1', 'f2'], index=['r1', 'r2'])
>>> df
    f1  f2
r1   1   2
r2   3   4

我应该如何有效地计算行r1和r2之间的绝对差，并创建另一行作为r3来保持结果。也就是说结果将如下所示：

>>> for cn in df.columns:
...     diff_dat.append(abs(df[cn]['r1'] - df[cn]['r2']))
... 
>>> diff_dat
[2, 2]
>>> df.append(pd.DataFrame([diff_dat], index=['r3'], columns=df.columns))
    f1  f2
r1   1   2
r2   3   4
r3   2   2

Answer 1

您可以这样做：

In [576]: df.append(df.diff().dropna().abs())
Out[583]: 
     f1   f2
r1  1.0  2.0
r2  3.0  4.0
r2  2.0  2.0

Answer 2

使用loc来选择行，相减，得到abs，最后通过setting with enlargement添加新行：

df.loc['r3'] = (df.loc['r1'] - df.loc['r2']).abs()
print (df)
    f1  f2
r1   1   2
r2   3   4
r3   2   2

1000列的性能：

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(2, 1000)), index=['r1', 'r2']).add_prefix('f')-5

#Mayank Porwal solution
In [40]: %timeit df.append(df.diff().dropna().abs())
1.51 ms ± 19.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

#jezrael solution
In [41]: %timeit df.loc['r3'] = (df.loc['r1'] - df.loc['r2']).abs()
663 µs ± 54.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

#NaT3z solution
In [42]: %timeit df.loc["r3"] = df.apply(lambda c: abs(c["r1"] - c["r2"]), axis=0)
967 µs ± 80.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

要提高性能，可以使用numpy：

In [49]: %timeit df.loc['r3'] = np.abs(df.loc['r1'].values - df.loc['r2'].values)
414 µs ± 1.68 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Answer 3

最简单的解决方案是使用带有行索引的.loc函数。

（已编辑，删除了与jezrael编写的代码相同的代码）

如果您不熟悉熊猫，我建议您检查一下DataFrame.apply函数，因为它允许对数据进行更广泛的操作（按行和按列）。解决方案如下：

df["r3"] = df.apply(lambda c: abs(c["r1"] - c["r2"]), axis=0)

pandas.DataFrame.apply是一个功能强大的工具，可让您将函数应用于数据集中的行或列，并利用pandas向量化的优势。

有效地计算数据框中两行之间的差异

3 个答案: