新しい列
CoddyのMachine Learningジャーニー「データとプロット」セクションの一部。レッスン 40/60。
テーブルには必要な数値がないことがよくあります。距離と時間はあっても、速度はありません。列の計算は配列の計算のように行ごとに行われ、ループは不要です。
rides = pd.DataFrame({
"rider": ["Ana", "Ben", "Cleo"],
"km": [42, 30, 66],
"hours": [2, 1.5, 3],
})
rides["speed"] = rides["km"] / rides["hours"]
print(rides)新しい名前に代入すると、列が右端に追加されます：
rider km hours speed
0 Ana 42 2.0 21.0
1 Ben 30 1.5 20.0
2 Cleo 66 3.0 22.0数値でも機能します。rides["hours"] * 60は分を返します。既存の名前に代入すると、その列が置き換えられます。
モデルは、元になった2つの生の数値よりも、速度のような比率から多くを学習することがよくあります。
チャレンジ
中級文房具店では、在庫をstock.csvに保存し、stockに読み込みます。列はproduct、price（1個あたりの価格）、quantity（棚にある個数）です。
value列を追加します。各商品の価格に数量を掛けた値です。stockを出力します。- 以下のように、棚にある商品の合計金額を出力します。
商品が2種類ある店の場合：
product price quantity value
0 tape 1.5 10 15.0
1 clip 0.5 30 15.0
Total value: 30.0自分で試してみよう
import pandas as pd
stock = pd.read_csv("stock.csv")
# 以下にコードを書いてください
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。
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