我有一個像這樣的資料幀（python）：
x y z time
0 0.730110 4.091428 7.833503 1618237788537
1 0.691825 4.024428 7.998608 1618237788537
2 0.658325 3.998107 8.195119 1618237788537
3 0.658325 4.002893 8.408080 1618237788537
4 0.677468 4.017250 8.561220 1618237788537
我想將列添加到這個名為computed. 此列包括計算的值：第 0(0.730110-0)^2 (4.091428-0)^2 (7.833503-0)^2
行：第 1 行：(0.691825 -0.730110)^2 (4.024428- 4.091428)^2 (7.998608-7.833503)^2
等
請問怎么辦。
uj5u.com熱心網友回復：
特爾；博士：
df['computed'] = df.diff().pow(2).sum(axis=1)
df.at[0, 'computed'] = df.loc[0].pow(2).sum()
一步步：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8], 'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36]})
df
# a b c
# 0 1 1 1
# 1 2 1 4
# 2 3 2 9
# 3 4 3 16
# 4 5 5 25
# 5 6 8 36
df.diff()
# a b c
# 0 NaN NaN NaN
# 1 1.0 0.0 3.0
# 2 1.0 1.0 5.0
# 3 1.0 1.0 7.0
# 4 1.0 2.0 9.0
# 5 1.0 3.0 11.0
df.diff().pow(2)
# a b c
# 0 NaN NaN NaN
# 1 1.0 0.0 9.0
# 2 1.0 1.0 25.0
# 3 1.0 1.0 49.0
# 4 1.0 4.0 81.0
# 5 1.0 9.0 121.0
df.diff().pow(2).sum(axis=1)
# 0 0.0
# 1 10.0
# 2 27.0
# 3 51.0
# 4 86.0
# 5 131.0
df['computed'] = df.diff().pow(2).sum(axis=1)
df
# a b c computed
# 0 1 1 1 0.0
# 1 2 1 4 10.0
# 2 3 2 9 27.0
# 3 4 3 16 51.0
# 4 5 5 25 86.0
# 5 6 8 36 131.0
df.at[0, 'computed'] = df.loc[0].pow(2).sum()
df
# a b c computed
# 0 1 1 1 3.0
# 1 2 1 4 10.0
# 2 3 2 9 27.0
# 3 4 3 16 51.0
# 4 5 5 25 86.0
# 5 6 8 36 131.0
相關檔案及相關問題：
- 行之間的差異
.diff()； - 用
.pow(2); 對每個單元格進行平方 - 按行求和
.sum(axis=1)； - 如何計算資料幀中每一列的每個單元格的 N 次方總和？;
- 在 Pandas DataFrame 中為特定單元格設定值？.
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