Numpy和Pandas：多列使用字典值相乘

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Pandas将字典值相乘，并将结果保存在多个列中。

假设我们有一个包含商品名称、价格和数量的数据集。我们想要将每个商品的总价计算出来，并添加到数据集中。

我们可以先创建一个字典，将每个商品的名称和价格对应起来：

prices = {
    'apple': 1.00,
    'banana': 0.50,
    'orange': 1.25
}

然后，我们可以使用Pandas将数据集的价格列转换为总价列。我们可以使用.apply()和lambda函数将每行的价格与数量相乘，并将结果保存到新列中：

import pandas as pd

data = {'item': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'price': [1.00, 0.50, 1.25],
        'quantity': [10, 5, 8]}

df = pd.DataFrame(data)

df['total_price'] = df.apply(lambda row: row['price']*row['quantity'], axis=1)

print(df)

运行以上代码，我们可以得到输出结果：

     item  price  quantity  total_price
0   apple   1.00        10        10.00
1  banana   0.50         5         2.50
2  orange   1.25         8        10.00

现在，我们已经成功地将每个商品的总价计算出来，并将结果保存到了新列中。然而，我们只能通过手动键入价格字典的方式来实现这个过程。这就太繁琐了。

幸运的是，有一种非常简单的方法来避免手动输入字典。我们可以使用Numpy和字典之间的乘法运算。

首先，我们需要将字典转换为Pandas Series。我们可以使用pd.Series()函数将字典转换为Series：

import numpy as np

s = pd.Series(prices)

print(s)

输出将是每个商品的名称为索引，价格为值的Series：

apple     1.00
banana    0.50
orange    1.25
dtype: float64

然后，我们可以使用Pandas的.mul()方法和axis参数，将Series与数据集中的数量列相乘：

df['total_price'] = df[['quantity']].mul(s, axis=0)

print(df)

运行以上代码，我们可以得到输出结果：

     item  price  quantity  total_price
0   apple   1.00        10        10.00
1  banana   0.50         5         2.50
2  orange   1.25         8        10.00

通过使用axis参数，我们可以确保在每行中正确地进行乘法运算，从而获得每个商品的总价。

阅读更多：Numpy 教程

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy和Pandas将字典值相乘，并将结果保存在多个列中。通过使用.apply()和lambda函数，我们可以创建一个新列，将数据集的价格和数量相乘。通过将字典转换为Pandas Series，并使用.mul()方法和axis参数，我们可以在数据集中的多个列中计算商品的总价。这样，我们就可以轻松地进行数据分析和计算，而不必手动输入字典值。