Menu
CoddyTech

Cột mới

Thuộc phần Dữ liệu và biểu đồ trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 40 trên 60.

Một bảng thường thiếu con số bạn cần: bảng có quãng đường và thời gian, nhưng không có tốc độ. Phép tính trên cột hoạt động theo từng hàng, giống như phép tính trên mảng, không cần vòng lặp:

Bảng rides được minh họa dưới dạng lưới với các cột rider, km và hours, cùng một cột speed mới được tô sáng ở bên phải, chứa các giá trị 21.0, 20.0 và 22.0, mỗi hàng được tính bằng cách lấy km chia cho hours

rides = pd.DataFrame({
    "rider": ["Ana", "Ben", "Cleo"],
    "km": [42, 30, 66],
    "hours": [2, 1.5, 3],
})
rides["speed"] = rides["km"] / rides["hours"]
print(rides)

Gán cho một tên mới sẽ thêm cột ở bên phải:

  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

Một số cũng dùng được: rides["hours"] * 60 cho ra số phút. Gán giá trị cho một tên đã tồn tại sẽ thay thế cột đó.

Mô hình thường học được nhiều hơn từ một tỷ lệ như tốc độ so với hai con số thô tạo nên tỷ lệ đó.

challenge icon

Thử thách

Trung bình

Một cửa hàng văn phòng phẩm lưu kho hàng trong stock.csv, được tải vào stock, với các cột product, price (giá mỗi món) và quantity (số món trên kệ).

  1. Thêm cột value: giá của mỗi sản phẩm nhân với số lượng.
  2. In ra stock.
  3. In ra tổng giá trị hàng trên kệ như bên dưới.

Với một cửa hàng có hai sản phẩm:

  product  price  quantity  value
0    tape    1.5        10   15.0
1    clip    0.5        30   15.0
Total value: 30.0

Tự làm thử

import pandas as pd

stock = pd.read_csv("stock.csv")

# Viết code của bạn bên dưới
quiz iconTự kiểm tra

Bài học này có một bài trắc nghiệm ngắn. Bắt đầu bài học để trả lời và theo dõi tiến độ.

Tất cả bài học trong Dữ liệu và biểu đồ

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online