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sommant deux colonnes dans un cadre de données de pandas

lorsque j'utilise cette syntaxe, il crée une série plutôt que d'ajouter une colonne à mon nouveau cadre de données (somme). S'il vous plaît aider.

Mon code: 

sum = data['variance'] = data.budget + data.actual

Mes données (dans dataframe df): (a actuellement tout sauf le budget - réel, je veux créer une colonne d'écart?

    cluster     date    budget  actual          | budget - actual
0   a   2014-01-01 00:00:00     11000   10000       1000
1   a   2014-02-01 00:00:00     1200    1000
2   a   2014-03-01 00:00:00     200     100
3   b   2014-04-01 00:00:00     200     300
4   b   2014-05-01 00:00:00     400     450
5   c   2014-06-01 00:00:00     700     1000
6   c   2014-07-01 00:00:00     1200    1000
7   c   2014-08-01 00:00:00     200     100
8   c   2014-09-01 00:00:00     200     300
pythonpandas
20
yoshiserry

Je pense que vous avez mal compris une syntaxe python. Voici ce que vous devez faire:

In [11]: a = b = 1

In [12]: a
Out[12]: 1

In [13]: b
Out[13]: 1

Donc, dans votre code, c'était comme si vous faisiez:

sum = df['budget'] + df['actual']  # a Series
# and
df['variance'] = df['budget'] + df['actual']  # assigned to a column

Ce dernier crée une nouvelle colonne pour df:

In [21]: df
Out[21]:
  cluster                 date  budget  actual
0       a  2014-01-01 00:00:00   11000   10000
1       a  2014-02-01 00:00:00    1200    1000
2       a  2014-03-01 00:00:00     200     100
3       b  2014-04-01 00:00:00     200     300
4       b  2014-05-01 00:00:00     400     450
5       c  2014-06-01 00:00:00     700    1000
6       c  2014-07-01 00:00:00    1200    1000
7       c  2014-08-01 00:00:00     200     100
8       c  2014-09-01 00:00:00     200     300

In [22]: df['variance'] = df['budget'] + df['actual']

In [23]: df
Out[23]:
  cluster                 date  budget  actual  variance
0       a  2014-01-01 00:00:00   11000   10000     21000
1       a  2014-02-01 00:00:00    1200    1000      2200
2       a  2014-03-01 00:00:00     200     100       300
3       b  2014-04-01 00:00:00     200     300       500
4       b  2014-05-01 00:00:00     400     450       850
5       c  2014-06-01 00:00:00     700    1000      1700
6       c  2014-07-01 00:00:00    1200    1000      2200
7       c  2014-08-01 00:00:00     200     100       300
8       c  2014-09-01 00:00:00     200     300       500

En passant, vous ne devriez pas utiliser sum comme nom de variable car celui-ci remplace la fonction de somme intégrée.

33
Andy Hayden

La même chose peut être faite en utilisant la fonction lambda ..____.

import pandas as pd
df = pd.read_Excel("data.xlsx", sheet_name = 4)
print df

Sortie:

  cluster Unnamed: 1      date  budget  actual
0       a 2014-01-01  00:00:00   11000   10000
1       a 2014-02-01  00:00:00    1200    1000
2       a 2014-03-01  00:00:00     200     100
3       b 2014-04-01  00:00:00     200     300
4       b 2014-05-01  00:00:00     400     450
5       c 2014-06-01  00:00:00     700    1000
6       c 2014-07-01  00:00:00    1200    1000
7       c 2014-08-01  00:00:00     200     100
8       c 2014-09-01  00:00:00     200     300

Sommez deux colonnes dans la 3ème nouvelle.

df['variance'] = df.apply(lambda x: x['budget'] + x['actual'], axis=1)
print df

Sortie:

  cluster Unnamed: 1      date  budget  actual  variance
0       a 2014-01-01  00:00:00   11000   10000     21000
1       a 2014-02-01  00:00:00    1200    1000      2200
2       a 2014-03-01  00:00:00     200     100       300
3       b 2014-04-01  00:00:00     200     300       500
4       b 2014-05-01  00:00:00     400     450       850
5       c 2014-06-01  00:00:00     700    1000      1700
6       c 2014-07-01  00:00:00    1200    1000      2200
7       c 2014-08-01  00:00:00     200     100       300
8       c 2014-09-01  00:00:00     200     300       500
1
Rishi Bansal

Vous pouvez également utiliser la fonction .add() :

 df.loc[:,'variance'] = df.loc[:,'budget'].add(df.loc[:,'actual'])
0
Archie

Si "budget" a une valeur NaN mais que vous ne voulez pas que sa somme soit égale à NaN, essayez:

def fun (b, a):
    if math.isnan(b):
        return a
    else:
        return b + a

f = np.vectorize(fun, otypes=[float])

df['variance'] = f(df['budget'], df_Lp['actual'])
0
R. Cox