Python 表中列的元素相乘

针对这个问题，我尝试了不同的解决方案，但都不起作用。 我有3列float类型，我想将它们的molti应用程序与另一列逐行进行比较。原始数据帧如下所示：

+------+------+------+--------+
| Col1 | Col2 | Col3 | Result |
+------+------+------+--------+
|  4.5 |  2.0 |  2.0 |   18.0 |
|  2.3 |  1.0 |  3.5 |   8.05 |
|  2.5 |  5.2 |  3.0 |    5.0 |
+------+------+------+--------+

第三排显然是错的，第一排和第二排是对的。 所以我创建了一个名为Check的新列，它应该告诉我们，列结果是否是col1、col2和col3的乘积

df['Check'] = np.where((df.col1*df.col2*df.col3) != falseVol.VOLUM,'Result is wrong', 'Result is right')

因为我得到了错误的结果，所以我尝试了几种方法将列相乘，并创建了另一列来存储计算结果：

df['calculated'] = df['col1'] * df['col2'] * df['col3']
df['calculated'] = df['col1'].multiply(df['col2'] * df['col3'], axis=0)

每个都给我匹配的结果，但检查不起作用

如何逐行复制多个列并进行比较？

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谢谢。

使用

df.prod

/

np.prod

将列相乘（有效地泛化到许多列），并使用

np.isclose

与

df.Result

执行元素浮动比较

np.isclose(df.iloc[:, :-1].prod(axis=1), df.Result)

或者

在哪里,

df.iloc[:, :-1].prod(axis=1)

0    18.00
1     8.05
2    39.00
dtype: float64

请注意，执行直接

eq

比较会产生不正确的结果-

df.iloc[:, :-1].prod(axis=1).eq(df.Result)

0     True
1    False   # incorrect
2    False
dtype: bool

---

这是。

使用

df.prod

/

np.prod

将列相乘（有效地推广到多个列），并使用

np.isclose

与

df.Result

执行元素浮动比较

np.isclose(df.iloc[:, :-1].prod(axis=1), df.Result)

或者

在哪里,

df.iloc[:, :-1].prod(axis=1)

0    18.00
1     8.05
2    39.00
dtype: float64

请注意，执行直接

eq

比较会产生不正确的结果-

df.iloc[:, :-1].prod(axis=1).eq(df.Result)

0     True
1    False   # incorrect
2    False
dtype: bool

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这是由于。

6.585600e+05是658560是的，对不起，我弄错了。结果是正确的，但与结果列的比较不正确。换了。谢谢。6.585600e+05是658560是的，对不起，我弄错了。结果是正确的，但与结果列的比较不正确。换了。非常感谢。