Python：將DataFrame的每一行除以另一個DataFrame矢量

我有一個DataFrame（df1），其維度爲2000 rows x 500 columns（不包括索引），我想用另一個DataFrame（df2）將其劃分爲1 rows X 500 columns。兩者都有相同的列標題。我想：Python：將DataFrame的每一行除以另一個DataFrame矢量

df.divide(df2)和 df.divide(df2, axis='index')和多種其他的解決方案，我總是得到一個DF與每一個細胞nan值。我在函數df.divide中缺少什麼論點？

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2014-03-25 Plug4

在df.divide(df2, axis='index')，您需要提供DF2軸/行（例如df2.iloc[0]）。

import pandas as pd 

data1 = {"a":[1.,3.,5.,2.], 
     "b":[4.,8.,3.,7.], 
     "c":[5.,45.,67.,34]} 
data2 = {"a":[4.], 
     "b":[2.], 
     "c":[11.]} 

df1 = pd.DataFrame(data1) 
df2 = pd.DataFrame(data2) 

df1.div(df2.iloc[0], axis='columns')

，或者您可以使用df1/df2.values[0,:]

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2014-03-25 18:16:30 kimal

有很大的幫助！謝謝。我試過兩種解決方案。 – Plug4

非常好。答案的第一句中說明了關鍵信息 - DataFrame必須除以一個向量（pd.Series）。 –

您可以通過系列即DF2的第一行劃分：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1., 2.], [3., 4.]], columns=['A', 'B']) 

In [12]: df2 = pd.DataFrame([[5., 10.]], columns=['A', 'B']) 

In [13]: df.div(df2) 
Out[13]: 
    A B 
0 0.2 0.2 
1 NaN NaN 

In [14]: df.div(df2.iloc[0]) 
Out[14]: 
    A B 
0 0.2 0.2 
1 0.6 0.4

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2014-03-25 17:50:11

小澄以防萬一：爲什麼會得到NaN的無處不在，而安迪的第一個例子（df.div(df2)）工程第一線的原因是格嘗試匹配索引（和列）。在安迪的例子中，在兩個數據幀中都找到了索引0，所以進行了劃分，而不是索引1，因此添加了一行NaN。

df_a = pd.DataFrame(np.random.rand(3,5), index= ['x', 'y', 't']) 
df_b = pd.DataFrame(np.random.rand(2,5), index= ['z','t']) 
df_a.div(df_b)

所以你的情況，DF2的唯一行的指數顯然是不存在的DF1：如果您運行以下（只有「T」線劃分）這種現象應該會出現更加明顯。「幸運的是，這兩個數據框中的列標題相同，因此當您對第一行進行切片時，會得到一系列的索引，其索引由df2的列標題組成。這是最終允許師正確發生的原因。

對於索引和列匹配的情況下：

df_a = pd.DataFrame(np.random.rand(3,5), index= ['x', 'y', 't'], columns = range(5)) 
df_b = pd.DataFrame(np.random.rand(2,5), index= ['z','t'], columns = [1,2,3,4,5]) 
df_a.div(df_b)

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2014-03-25 18:51:27 etna

如果要分割帶有特定值的列的每一行，你可以嘗試：

df['column_name'] = df['column_name'].div(10000)

對於我來說，這個代碼將'column_name'的每一行分隔爲10,000。

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2016-09-24 10:28:57

-2

來劃分行（有單個或多個列），我們需要做以下：

df.loc['index_value'] = df.loc['index_value'].div(10000)

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2017-03-30 06:25:57 Motoman

Python：將DataFrame的每一行除以另一個DataFrame矢量

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