浅谈dataframe两列相乘构造新特征

下面是详细讲解“浅谈dataframe两列相乘构造新特征”的完整攻略：

1. EDA（数据探索性分析）

首先，我们需要对数据进行探索性分析（EDA），以了解当前数据集的基本情况，包括数据集的大小、数据类型、特征分布等等。

在Python中， pandas是一种开源数据分析的工具。通过pandas中的数据模型DataFrame，我们能够方便地进行数据深入分析及预处理。

在进行两列相乘构造新特征时，我们需要使用pandas的数学函数，如pd.mul（将DataFrame中的列进行乘法运算）、pd.concat（将两个DataFrame连接在一起）等。

2. 构造新特征

接下来，我们需要开始构造新特征，以下是两个示例：

示例1： 人均GDP

假设我们有一个销售记录的数据集，其中包括客户地理信息和订单金额。我们可以在数据集中创建一个新的特征 - 人均GDP， 公式为：人均GDP = 总GDP / 人口数量

下面是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
sales_data = pd.read_csv("sales_data.csv")

# 创建人口数据集
population_data = pd.read_csv("population_data.csv")

# 计算GDP
sales_data["GDP"] = sales_data["销售额"] / sales_data["人均消费指数"]

# 合并数据集
combined_data = pd.concat([sales_data, population_data], axis=1)

# 计算人均GDP
combined_data["人均GDP"] = combined_data["GDP"] / combined_data["人口数量"]

示例2：贡献度

假设我们使用一个网站来分析客户的在线行为，并记录客户是否购买。我们还能新建一个“贡献度”列来衡量客户贡献度或“积极性”列来衡量用户的积极程度。在这种情况下，我们可以用以下公式来计算贡献度：

贡献度 =购买次数 ×平均购买金额 /总销售额

下面是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
customer_data = pd.read_csv("customer_behavior.csv")

# 计算购买金额
customer_data["购买金额"] = customer_data["购买次数"] * customer_data["平均购买金额"]

# 计算总销售额
total_sales = customer_data["购买金额"].sum()

# 计算贡献度
customer_data["贡献度"] = (customer_data["购买金额"] / total_sales) * 100

3. 结论

通过本教程，你应该了解到如何使用Python的pandas对DataFrames进行操作并创造新的特征。使用数学函数pd.mul和pd.concat，我们能够将两个或更多列相乘以创建新的特征。使用这些技术和公式，你可以创造一系列特征来分析细分市场、支持机器学习算法以及更好地理解数据集。