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Groups > de.comp.lang.python > #5494
| From | Peter Otten <__peter__@web.de> |
|---|---|
| Newsgroups | de.comp.lang.python |
| Subject | Re: [Python-de] Anfaengerfrage: Dataframe - Zeilenmittel - Spaltenmittel |
| Date | 2019-06-19 18:22 +0200 |
| Organization | None |
| Message-ID | <mailman.153.1560961377.21674.python-de@python.org> (permalink) |
| References | <1825444.o0KX4FVeTt@host> <A873B342-4C42-4F2A-924F-1B8DA32A6488@wodca.de> <2735687.t9uVyT51e0@host> <25610520.bS6HIQtzF9@palindrom> |
eilfh wrote: > Am Dienstag, 18. Juni 2019, 09:09:39 CEST schrieb Achim Herwig: >> for i in range(spalte_nr): >> for j in range(spalte_nr): > > > danke fürs mitdenken > > > nach euren Hinweisen und weiteren vielen "Versuchen" > (alles mit pandas, > in Zeile/Spalte 0 stehen jeweils die Beschreibungen) > > zeilen_anzahl = len(df.index) > spalten_anzahl = len(df.columns) > spalten_mittel = df.mean() > zeilen_mittel = df.mean(axis = 1) > > df1 = df df und df1 beziehen sich auf dasselbe Objekt; wenn du eine Kopie willst: df1 = df.copy() > for i in range(1, spalten_anzahl + 1): > for j in range(1, zeilen_anzahl + 1): > df1.iloc[j - 1, i - 1] = df1.iloc[j -1 , i - 1] > - spalten_mittel[i - 1] > - zeilen_mittel[j - 1] > + ges_mittel > > > .... sicher nicht die eleganteste Lösung, > aber es komm das 'raus, was ich suche Ebenfalls per trial-and-error bin ich auf spaltenmittel = df.mean(axis="columns") zeilenmittel = df.mean(axis="index") ges_mittel = df.as_matrix().mean() df1 = (df - zeilenmittel).sub(spaltenmittel, axis="index") + ges_mittel gekommen. Etwas übersichtlicher finde ich es, zwischendurch zu numpy zu wechseln: a = df.as_matrix() b = (a.T - a.mean(axis=1)).T - a.mean(axis=0) + a.mean() df1 = pd.DataFrame(b, columns=df) Statt der zweifachen Transposition ist auch b = a - np.expand_dims(a.mean(axis=1), 1) - a.mean(axis=0) + a.mean() möglich.
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Re: [Python-de] Anfaengerfrage: Dataframe - Zeilenmittel - Spaltenmittel Peter Otten <__peter__@web.de> - 2019-06-19 18:22 +0200
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