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如下所示:
import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b))
s = pd.Series([10.0247,10.0470, 10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239,9.9353,9.9530,9.9753,10.0]) df = pd.DataFrame(s) df.columns=['value'] df['val_1'] = df['value'].diff() df['val_2'] = df['val_1'].shift(-1) df['val'] = df.apply(lambda row: my_min(row['val_1'], row['val_2']), axis=1)
以上这篇pandas使用apply多列生成一列数据的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
pandas,apply,多列
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。