Python 创建新列而不是for循环的更好方法
有没有更快的方法来编写这段代码? 我只想计算t_last-t_i并创建一个新列Python 创建新列而不是for循环的更好方法,python,pandas,performance,for-loop,Python,Pandas,Performance,For Loop,有没有更快的方法来编写这段代码? 我只想计算t_last-t_i并创建一个新列 time_ges = pd.DataFrame() for i in range(0, len(df.GesamteMessung_Sec.index), 1): time = df.GesamteMessung_Sec.iloc[-1]-df.GesamteMessung_Sec.iloc[i] time_ges = time_ges.append(pd.DataFrame({'echte_Lade
time_ges = pd.DataFrame()
for i in range(0, len(df.GesamteMessung_Sec.index), 1):
time = df.GesamteMessung_Sec.iloc[-1]-df.GesamteMessung_Sec.iloc[i]
time_ges = time_ges.append(pd.DataFrame({'echte_Ladezeit': time}, index=[0]), ignore_index=True)
df['echte_Ladezeit'] = time_ges
这段代码需要很多计算时间,有没有更好的方法?
谢谢,R您可以通过列
GesamteMessung_Sec
减去最后一个值,然后将系列
转换为数据帧
:
df = pd.DataFrame({'GesamteMessung_Sec':[10,2,1,5]})
print (df)
GesamteMessung_Sec
0 10
1 2
2 1
3 5
time_ges = (df.GesamteMessung_Sec.iloc[-1] - df.GesamteMessung_Sec).to_frame('echte_Ladezeit')
print (time_ges )
echte_Ladezeit
0 -5
1 3
2 4
3 0
如果需要原始数据帧的新列:
df = pd.DataFrame({'GesamteMessung_Sec':[10,2,1,5]})
df['echte_Ladezeit'] = df.GesamteMessung_Sec.iloc[-1] - df.GesamteMessung_Sec
print (df)
GesamteMessung_Sec echte_Ladezeit
0 10 -5
1 2 3
2 1 4
3 5 0