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Itération / trancher sur un fichier de données et effectuer des calculs mathématiques

L'opération que j'ai l'intention d'effectuer est chaque fois qu'il y a une «2» dans la colonne 3, nous devons prendre cette entrée et prendre la valeur de la colonne 1 de cette entrée et soustrayez la valeur de la colonne 1 de l'entrée précédente, puis Multipliez le résultat par un entier constant (dire 5). Par exemple: à partir de l'image, nous avons une "2" dans la colonne 3 à 6h00 et la valeur de la colonne 1 pour cette entrée est 0,011333 et prenez l'entrée de la colonne 1 précédente qui correspond à 0,008583 et effectue ce qui suit. (0.011333 - 0.008583) * 5. Ceci, je veux effectuer chaque fois que nous recevons une "2" dans la colonne 3 dans un Dataframe. S'il vous plaît aider. Je ne suis pas capable d'obtenir le code d'écriture pour effectuer l'opération ci-dessus.

python pandas dataframe

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Veuillez fournir du code pour répliquer les données, pas seulement l'image d'entre eux.

3 Réponses :

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quelque chose comme ça fait le travail? XXX

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Peut-être que ce Question vous aidera

Je pense SQL SQL WAY, donc fondamentalement, vous ferez une nouvelle colonne remplie de la valeur de la ligne au-dessus de celle-ci. xxx

alors vous créez une autre colonne qui fait le calcul xxx

Après avoir juste couper le fichier de données à votre état (colonne 3 avec '2) xxx

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Oui, j'ai appliqué la même logique dans une seule ligne de code que Davidbilla mentionné. Cette logique fonctionne parfaitement pour moi. Merci pour votre aide, vous l'appréciez vraiment.

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J'espère que cela aide: Vous pouvez utiliser df.shift (1) pour obtenir la ligne précédente et la norme pour obtenir la ligne de satisfaire à votre condition xxx

sortie: xxx

Vous pouvez modifier vos calculs comme vous le souhaitez. Dans la partie ele , vous pouvez mettre np.nan ou tout autre calcul si vous le souhaitez.



                                                                    
                                    
                                    
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                                                    Cette logique fonctionne parfaitement bien dans mon contexte. Je n'étais pas au courant de la fonction de décalage de Numpy. Je vous remercie beaucoup pour votre aide. J'apprécie beaucoup.                                                
                                                
                                                                                            
                                                    Fait. . Je suis nouveau sur Stackoverflow et je ne suis donc pas tout à fait au courant du système de récompense. Merci encore pour l'aide


            
                
		    
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