Pandas 中列的对数和自然对数值 – Python

在进行数据分析时，通常需要对数据进行转换以便更好地分析和理解。在 Pandas 中，我们可以使用 apply 方法和 numpy 中的函数来快速地进行数值转换。在本文中，我们将介绍如何在 Pandas 中计算列的对数和自然对数值。

计算对数值

假设我们有一个包含收入数据的数据框，我们想要计算收入的对数值。下面是一个示例数据框：

import pandas as pd

income = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'income': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]
})

print(income)

输出结果：

    name  income
0  Alice   50000
1    Bob   60000
2   Charlie 70000
3    David  80000
4    Emily  90000

要计算收入的对数值，我们可以使用 numpy 中的 log 函数。然后，我们可以使用 Pandas 的 apply 方法将该函数应用于数据框中的每一行：

import numpy as np

income['log_income'] = income['income'].apply(np.log)
print(income)

输出结果：

    name  income  log_income
0  Alice   50000  10.819778
1    Bob   60000  11.002100
2  Charlie 70000  11.156251
3    David  80000  11.289782
4    Emily  90000  11.407565

在这个示例中，我们使用 apply 方法将 numpy 中的 log 函数应用于数据框的 income 列，并将结果存储在名为 log_income 的新列中。

计算自然对数值

要计算自然对数值，我们可以使用 numpy 中的 log1p 函数，它对输入值加1后计算自然对数。然后，我们可以使用 Pandas 的 apply 方法将该函数应用于数据框中的每一行。

以下是计算自然对数值的示例：

income['log1p_income'] = income['income'].apply(np.log1p)
print(income)

输出结果：

    name  income  log_income  log1p_income
0  Alice   50000  10.819778  10.819838
1    Bob   60000  11.002100  11.002100
2  Charlie 70000  11.156251  11.156267
3    David  80000  11.289782  11.289826
4    Emily  90000  11.407565  11.407576

在这个示例中，我们使用 apply 方法将 numpy 中的 log1p 函数应用于数据框的 income 列，并将结果存储在名为 log1p_income 的新列中。

结论

在本文中，我们介绍了如何在 Pandas 中计算列的对数和自然对数值。我们使用 numpy 中的 log 函数和 log1p 函数来计算对数和自然对数。通过使用 apply 方法和 Pandas 的数据框，我们可以轻松地计算一列数值的对数和自然对数值。