我想用一个列(一个系列)划分一个DataFrame,它们都共享索引,所以我希望结果具有原始DataFrame的形状.
import numpy as np
import pandas as pd
cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
ix = range(10)
df = pd.DataFrame(index=ix, columns=cols, data=np.random.randint(0, 100, size=(10, 4)))
print(df / df['A'])
结果是这样的:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
但我希望这样的事情:
A B C D
0 1 .. .. ..
1 1 .. .. ..
2 1 .. .. ..
3 1 .. .. ..
4 1 .. .. ..
5 1 .. .. ..
6 1 .. .. ..
7 1 .. .. ..
8 1 .. .. ..
9 89 94 14 44
提前致谢.
解决方法:
使用div = 0的div,它在列上对齐,因此你得到0 … 9和原始列,你应该使用div并显式传递axis = 0,以便它沿索引广播:
In [58]:
, axis=0
df.div(df['A'], axis=0)
Out[58]:
A B C D
0 1.0 0.818182 1.681818 0.431818
1 1.0 1.562500 0.625000 1.468750
2 1.0 17.000000 5.400000 2.800000
3 1.0 9.428571 13.857143 8.285714
4 1.0 0.256098 0.085366 1.146341
5 1.0 27.000000 21.500000 7.500000
6 1.0 0.444444 1.236111 1.041667
7 1.0 0.268293 0.048780 1.146341
8 1.0 0.505051 0.434343 0.101010
9 1.0 0.673684 0.378947 0.873684
您可以看到相关的问题:What does the term “broadcasting” mean in Pandas documentation?,说明了广播规则
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 [email protected] 举报,一经查实,本站将立刻删除。