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《Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)?！返?6章使用 Pandas 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 11 pandas中的運(yùn)算符 Operators in Pandas

2年前作者：Python私教分類：Toy博客閱讀(25)違法舉報(bào)

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11 pandas中的運(yùn)算符 Operators in Pandas

《Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)?！返?6章使用 Pandas 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 11 pandas中的運(yùn)算符 Operators in Pandas

Pandas uses the following operators that can be applied to a whole series. While Python would require a loop to iterate through every element in a list or dictionary, Pandas takes advantage of the feature of vectorization implemented in NumPy that enables these operators to be applied on every element in a sequence, eliminating the need for iteration and loops. The different types of operators are listed in Table 6-7.

Pandas 使用以下可應(yīng)用于整個(gè)序列的運(yùn)算符。Python 需要一個(gè)循環(huán)來(lái)遍歷列表或字典中的每個(gè)元素，而 Pandas 則利用了 NumPy 中實(shí)現(xiàn)的矢量化功能，使這些運(yùn)算符能夠應(yīng)用于序列中的每個(gè)元素，從而消除了遍歷和循環(huán)的需要。表 6-7 列出了不同類型的運(yùn)算符。

+addition), -(subtraction), *(multiplication),**(power),%(remainderoperator),/(division),//(floor division, for getting the quotient).

+（加法）、-（減法）、*（乘法）、**（冪）、%（余數(shù)運(yùn)算符）、/（除法）、//（底除法，用于求商）。

the functions performed by arithmetic operators can be replicated using the following methods: add for +, sub for -, mul for *, div for /, mod for %, and pow for **.

可以使用以下方法復(fù)制算術(shù)運(yùn)算符執(zhí)行的功能："+“用 add，”-“用 sub，”*“用 mul，”/“用 div，”%“用 mod，”**"用 pow。

== ( equality),<(less than),>(greater than),<=(less than or equalto),>=(greater than or equal to),!=(not equal to)

== ( 相等),<(小于),>(大于),<=(小于或等于),>=(大于或等于),!=(不等于)

&,|,~. pandas, like numpy, uses the bitwise operators (&,|,~) as logical operators, as these operators operate on every element of a series. note that these operators are different from the logical operators used in python, where the keywords and, or, and not are used.

與 numpy 一樣，pandas 使用位運(yùn)算符 (&,|,~) 作為邏輯運(yùn)算符，因?yàn)檫@些運(yùn)算符對(duì)數(shù)列中的每個(gè)元素都進(jìn)行運(yùn)算。請(qǐng)注意，這些運(yùn)算符與 python 中使用的邏輯運(yùn)算符不同，后者使用的關(guān)鍵字是 and、or 和 not。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-818089.html

到了這里，關(guān)于《Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)?！返?6章使用 Pandas 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 11 pandas中的運(yùn)算符 Operators in Pandas的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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Python數(shù)據(jù)分析：NumPy、Pandas和Matplotlib的使用和實(shí)踐
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