用 Python 编写程序以生成从 1 到 100 的 30 个元素的随机数组，并计算数据帧中每行的最大值和最小值

Z时代
2024-01-10
分类：综合

通过每行的最小值生成数据帧最大值的结果是

0 43.000000

1 1.911111

2 2.405405

3 20.000000

4 7.727273

5 6.333333

为了解决这个问题，我们将按照下面给出的步骤 -

解决方案1

定义一个大小为 30 个随机元素的数据框，从 1 到 100，并通过 (6,5) 对数组进行整形以更改二维数组

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,30).reshape(6,5))

df.apply在 lambda 方法中创建函数以计算/轴为 1 并保存为 max_of_min。它定义如下，np.max(x)np.min(x)

max_of_min = df.apply(lambda x: np.max(x)/np.min(x), axis=1)

最后打印 max_of_min

例子

让我们检查以下代码以获得更好的理解 -

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,30).reshape(6,5))
print("Dataframe is:\n",df)
max_of_min = df.apply(lambda x: np.max(x)/np.min(x), axis=1)
print("maximum by minimum of each row:\n",max_of_min)

输出

Dataframe is:

0 1 2 3 4

0 2 13 4 15 86

1 60 53 86 75 45

2 37 85 40 89 88

3 67 33 80 4 74

4 85 71 11 67 81

5 56 85 95 15 94

maximum by minimum of each row: