pandas每天一题-题目7:批量列计算

2021-09-01 14:21:38 浏览数 (2)

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。

我会挑选一些题目,并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析

计划每天更新一期,希望各位小伙伴先自行思考,再查看答案。如果对你有帮助,记得转发推荐给你的好友!

上期文章:pandas每天一题-题目6:文本转数值

后台回复"数据",可以下载本题数据集

如下数据:

数据描述:

  • 此数据是订单明细表。一个订单会包含很多明细项,表中每个样本(每一行)表示一个明细项
  • order_id 列存在重复
  • quantity 是明细项数量

需求:请计算总收入(单价乘以数量的总和)

下面是答案了


方式1

以下是原项目解法:

代码语言:javascript复制
df = pd.read_csv('chipotle.tsv',sep='t',converters={'item_price': lambda x: float(x[1:-1])})

revenue = (df['quantity']* df['item_price']).sum()
print('Revenue was: $'   str(np.round(revenue,2)))
代码语言:javascript复制
Revenue was: $39237.02
  • 行1:请看上期内容讲解
  • 行3:2列相乘,得到结果仍然是 Series,因此可以使用 sum 方法求和

方式2

难道这还有其他方式实现?

代码语言:javascript复制
revenue = df.eval('quantity * item_price').sum()
print('Revenue was: $'   str(np.round(revenue,2)))
代码语言:javascript复制
Revenue was: $39237.02
  • 行1:df.eval 可以动态解析表达式

点评:

  1. pandas 官方测试中,当数据量较大时(10万行以上),这种方式会得到一定优化加速(使用numba)

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