pandas – столбец возврата экспоненциальных значений

Начиная с образца dataframe df например:

 a,b 0,0.71 1,0.75 2,0.80 3,0.90 

Я бы добавил новый столбец с экспоненциальными значениями столбца b . До сих пор я пытался:

 df['exp'] = math.exp(df['b']) 

но этот метод возвращает:

 "cannot convert the series to {0}".format(str(converter)" TypeError: cannot convert the series to <type 'float'> 

Есть ли способ применить math функцию ко всему столбцу?

One Solution collect form web for “pandas – столбец возврата экспоненциальных значений”

Ну math.exp не понимает тип данных Series , использует numpy np.exp который выполняет и векторизован, поэтому работает на весь столбец:

 In [24]: df['exp'] = np.exp(df['b']) df Out[24]: ab exp 0 0 0.71 2.033991 1 1 0.75 2.117000 2 2 0.80 2.225541 3 3 0.90 2.459603 
  • Переиндексация и наполнение значений NaN в Пандах
  • Python Pandas: конвертировать 2,000,000 строк DataFrame в двоичную матрицу (pd.get_dummies ()) без ошибки памяти?
  • Pandas: колонка Cast для строки не работает
  • Python Pandas Создание нескольких данных из списка
  • эквивалент панды для кодировки Stata
  • Построение CDF серии pandas в python
  • Суммирование значений столбцов в Pandas DataFrame
  • Как объединить несколько столбцов в группе pandas groupby
  • Анализ данных на основе времени с помощью Python
  • Индекс группы данных pandas dataframe за десятилетие
  • Как оглянуться назад на предыдущие строки из вызова функции Dataframe Pandas?
  • Python - лучший язык программирования в мире.