Python PANDAS - Como fazer cálculos entre colunas

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Aprenda como fazer cálculos entre colunas de dados do seu dataframe do python pandas ou agrupá-las utilizando operadores do python e a função groupby.
How to make operations with columns in pandas dataframe.

Códigos útilizados:
df['col3'] = df['col1'] + df['col2’]
Funciona igual para string ('a' + ‘a’ = ‘aa’)

#python #pandas #colunas #operações #calculo #soma #groupby

0:00 Introdução
0:24 Utilizando operadores do python
1:15 Operações com textos
2:14 Agrupando colunas com groupby
3:48 Encerramento

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Комментарии

Agrupar pelo eixo das colunas. Essa eu não conhecia. Dica anotada

ricardoaguiar

e como eu faço a subtração de uma célula por outra fixada, por exemplo:
H5-$H$4
?
obrigado e ótimo vídeo

ericktbullet

Muito bom.
Sou iniciante, como fazer média ponderada de uma planilha Excel?

masp

Olá, amigão, sou iniciante em phyton. To tentando fazer um cálculo simples de somar o valor de uma primeira linha com a última pra saber o total de uns valores e ta dando erro...tentei fazer igual a sua mas não consegui.

fabiooliveira

Muito bom! Uma dúvida, eu consigo multiplicar mais de uma coluna de uma vez? Por exemplo :

teste['coluna 1', 'coluna 2'] =teste['coluna 1', 'coluna 2']*dados['coluna']

Esse dados seria outro dataframe

raquelpereira

Como somar os valores anuais dos dados abaixo?
Por exemplo queria criar colunas apenas com somatório dos valores anuais . Tenho os dados assim:

2005-04-01 0.133288
2005-07-01 0.250663
2006-01-02 0.259000
2006-04-04 0.132700
2006-11-01 0.500750
2007-01-02 0.225000
2007-04-03 0.175000
2007-08-20 0.251700
2007-10-08 0.256500
2008-01-14 0.155300
2008-04-07 0.102600
2008-12-29 0.042600
2009-04-09 0.351600
2009-07-06
2009-10-01
2009-12-21
2010-04-23 0.133200
2010-05-24 0.170000
2010-08-02 0.170000
2010-11-03 0.140000
2010-12-22
2011-03-22 0.173420
2011-04-29 0.126500
2011-05-12 0.213600
2011-08-03 0.207300
2011-11-14
2012-01-03 0.177300
2012-03-20 0.124400
2012-05-14
2013-04-30 0.386170
2014-04-03 0.967200
2018-05-22 0.050000
2018-08-14 0.050000
2018-11-22
2018-12-26 0.716563
2019-04-26 0.019494
2019-05-22
2019-08-13
2019-11-12 0.200925
2019-12-27 0.421942
2020-04-23 0.000449

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