Chuẩn dọc theo hàng trong gấu trúc

Question

Tôi có một khung hình bằng dấu phẩy có N cột đại diện cho tọa độ của một vectơ (ví dụ X, Y, Z, nhưng có thể nhiều hơn 3D).

Tôi muốn tổng hợp khung dữ liệu dọc theo các hàng có chức năng tùy ý kết hợp các cột, ví dụ: chỉ tiêu: (X^2 + Y^2 + Y^2).

tôi muốn làm một cái gì đó tương tự như những gì được thực hiện here và here và here nhưng tôi muốn giữ nó đủ nói chung rằng số lượng các cột có thể thay đổi và nó hoạt động như

DataFrame.mean(axis = 1) 

hoặc

DataFrame.sum(axis = 1) 

Answer 1

Tôi tìm thấy một giải pháp nhanh hơn so với những gì @elyase gợi ý:

np.sqrt(np.square(df).sum(axis=1)) 

Answer 2

lọc các cột theo tên

cols = ['X','Y','Z'] 
df[cols].mean(axis=1) 
df[cols].sum(axis=1) 
df[cols].apply(lambda values: sum([v**2 for v in values]), axis=1) 

Answer 3

Bạn đang tìm kiếm apply. Ví dụ của bạn sẽ trông giống như sau:

>> df = pd.DataFrame([[1, 1, 0], [1, 0, 0]], columns=['X', 'Y', 'Z']) 
    X Y Z 
0 1 1 0 
1 1 0 0 

>>> df.apply(lambda x: np.sqrt(x.dot(x)), axis=1) 
0 1.414214 
1 1.000000 
dtype: float64 

Điều này phù hợp với mọi kích thước.

Answer 4

NumPy cung cấp định mức ... Sử dụng:

np.linalg.norm(df[['X','Y','Z']].values,axis=1)