Pandas 中列的对数和自然对数值 – Python

可以使用 pandas 中列的对数和自然对数值计算 log() 、 log2()和 日志10() numpy函数分别。在应用函数之前，我们需要创建一个数据框。

代码：

Python3

# Import required libraries
import pandas as pd
import numpy as np
   
# Dictionary
data = {
     'Name': ['Geek1', 'Geek2',
             'Geek3', 'Geek4'],
   'Salary': [18000, 20000, 
             15000, 35000]} 
  
# Create a dataframe
data = pd.DataFrame(data,
                    columns = ['Name', 
                               'Salary'])
  
# Show the dataframe
data

输出：

pandas 列的以 2 为底的对数：

创建数据框后，我们可以将numpy.log2()函数应用于列。在这种情况下，我们将找到列工资的对数值。计算值存储在新列“logarithm_base2”中。

代码：

Python3

# Calculate logarithm to base 2 
# on 'Salary' column
data['logarithm_base2'] = np.log2(data['Salary'])
  
# Show the dataframe
data    

输出 ：

pandas 中列的以 10 为底的对数：

要找到以 10 为底的值的对数，我们可以将numpy.log10()函数应用于列。在这种情况下，我们将找到列工资的对数值。计算值存储在新列“logarithm_base10”中。

代码：

Python3

# Calculate logarithm to 
# base 10 on 'Salary' column
data['logarithm_base10'] = np.log10(data['Salary'])
  
# Show the dataframe
data

输出 ：

pandas 中某列的自然对数值：

要找到自然对数值，我们可以将numpy.log()函数应用于列。在这种情况下，我们将找到列工资的自然对数值。计算值存储在新列“natural_log”中。

代码：

Python3

# Calculate natural logarithm on
# 'Salary' column
data['natural_log'] = np.log(data['Salary'])
  
# Show the dataframe
data    

输出 ：