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python - 根据等式对两个数据帧中的行求和

问题描述

我有 2 个矩阵 df：距离 df：

   1   2  
1  20 50 
2   5 10

时间df：

  1  2  
1  3 8
2  5 1

我想根据以下等式获得每行的总和值： e^ (-b1 i-b2 j) 对于 df 中的每一行（两个 df 具有相同的行数），而 b1 和 b2 是参数我稍后会优化。 例如，我想要结果：

id     result
1   e^ (-b1*20 -b2*3) + e^ (-b1*50-b2* 8)
2   e^ (-b1*5-b2*5) + e ^ (-b1*10-b2*1)

我试过这段代码：

beta1=beta2=2
result=[]
for i in range(dist_df.shape[0]):
    result.append(beta2*beta1*(np.sum([np.exp(-beta1*time_df.iloc[0,i]-beta2*dist_df.iloc[0,i])]))) # for herd 255
    i=i+1
print(result)    
total=sum(result)
print("SUM: " , total)

但我需要为每个 id 手动完成

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

首先，您可以为功率数创建一个数据框：

df = -b1 * df1 -b2 * df2

然后你可以使用apply得到你的最终结果：

df = df.apply(lambda x: sum(math.exp(i) for i in x))

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