創建是計算的值的上

我有這樣一個數據幀的列最小列：創建是計算的值的上

   SA   MA  SB  MB 
2015-08-31  100  60  80  25 
2015-08-31  100  60  80  25 
2015-09-30  90  90  75  70 
2015-10-31  34  12  65  6

我可以創建新的列，它是說劃分兩列： df.new_col = df.SA/ df.MA

但我需要做的是，對於每一行，創建一個新的列，它是[SA/MA，SB/MB]

我試圖

最低

但我得到一個錯誤「ValueError：一個系列的真值不明確。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。「

來源

2016-04-15 ViennaMike

你可以使用np.minimum。

@ DSM的指針後更新。

In [148]: df['new_col'] = pd.np.minimum(df.SA/df.MA, df.SB/df.MB) 

In [149]: df 
Out[149]: 
      SA MA SB MB new_col 
2015-08-31 100 60 80 25 1.666667 
2015-08-31 100 60 80 25 1.666667 
2015-09-30 90 90 75 70 1.000000 
2015-10-31 34 12 65 6 2.833333

你可以明確地使用numpy的陣列狀pd.np.minimum((df.SA/df.MA).values, (df.SB/df.MB).values)

來源

2016-04-15 04:08:03 Zero

你甚至需要'.values'嗎？對我來說，它的表現應該沒有它們（與現代的numpy和大熊貓 - 我*認爲* numpy不像以前那樣用於和系列一樣好玩） – DSM

你說得對。那裏我很清楚。更新瞭解決方案。謝謝。 – Zero

我喜歡這個最直接的，所以我選擇它作爲最佳答案。 – ViennaMike

您可以創建2系列的數據幀，然後獲取最小值

df['new_col'] = pd.DataFrame([df.SA/df.MA, df.SB/df.MB]).min()

來源

2016-04-15 03:36:48

有一個錯字，它會拋出'ValueError：不能從重複軸重新索引' – Zero

哎呀，謝謝指出。 –

我的意思是，'InvalidIndexError：Reindexing只對唯一有價值的Index對象有效' – Zero

df['new_col'] = pd.concat([df['SA']/df['MA'], df['SB']/df['MB']], axis=1).min(axis=1) 

     Date SA MA SB MB new_col 
0 2015-08-31 100 60 80 25 1.666667 
1 2015-08-31 100 60 80 25 1.666667 
2 2015-09-30 90 90 75 70 1.000000 
3 2015-10-31 34 12 65 6 2.833333

來源

2016-04-15 06:27:09 su79eu7k

創建是計算的值的上

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