在熊猫中提高专栏的力量

Question

我有以下数据集：

df = pd.DataFrame({
'a': np.random.randn(6),
'b': np.random.randn(6),
})

我要创建另一列，

df['newCol] = 1/(1 + x) ^ df['a']

其中x = 0.15

有人可以告诉我该怎么做吗？

当我尝试运行以上代码以获取newCol时，出现以下错误。

TypeError: cannot compare a dtyped [float64] array with a scalar of type [bool]

谢谢！

Answer 1

您可以使用numpy.power：

x = 0.15
df['newCol'] = np.power(1/(1 + x), df['a'])

或者就像评论中提到的@sammywemmy一样，使用**来获得力量：

df['newCol'] = (1 / 1 + x) ** df.a

print (df)
          a         b    newCol
0  0.026375 -0.711352  0.996321
1  0.140704 -0.428927  0.980527
2  0.889247 -0.316721  0.883130
3  0.270489  1.826090  0.962902
4  0.832062 -1.021876  0.890216
5 -0.314291  2.014869  1.044905