Arithmetic Operations करना
Columns और DataFrames पर Arithmetic element-wise है और labels पर align होता है।
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Syntax
df["column1"] + df["column2"]
df["column"] * scalar
df["column1"] / df["column2"]Arithmetic Operations
+, -, *, /, और ** columns, scalars, और पूरे DataFrames के बीच काम करते हैं। Operations index और column labels पर align होते हैं, जहाँ labels match न करें वहाँ NaN देते हुए। add, sub, mul, और div जैसे methods fill_value और axis control offer करते हैं।
Note:
Rows को proportions में convert करने के लिए df.div(df.sum(axis=1), axis=0) इस्तेमाल करें।
उदाहरण: Arithmetic operations
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4]})
print(df * 10)
print(df["a"] + df["b"])
print(df.div(df.sum(axis=1), axis=0))
# Output:
# a b
# 0 10 30
# 1 20 40
# 0 4
# 1 6
# dtype: int64
# a b
# 0 0.250000 0.750000
# 1 0.333333 0.666667Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- Positional alignment की उम्मीद करना
- mismatched labels से NaN ignore करना
- axis argument भूल जाना
चैप्टर सारांश
- Operators element-wise हैं
- Alignment labels इस्तेमाल करता है
- add, sub, mul, div fill_value accept करते हैं
- axis direction चुनता है
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