Pandas 将多列数据除以另一列数据的方法 |
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Pandas 将多列数据除以另一列数据的方法
在数据处理中，经常需要将多列数据除以另一列数据得到一个新的计算结果，比如计算每个样本的占比或增长率等。本文将介绍如何使用Pandas将多列数据除以另一列数据，并展示一些示例说明。 阅读更多：Pandas 教程 使用apply方法Pandas中提供了apply方法，可以方便地对数据进行计算。这个方法接受一个函数作为参数，这个函数会对每个元素进行计算，最终返回一个新的Series或DataFrame。 我们可以使用apply方法，将多列数据除以另一列数据，然后将结果拼接成新的DataFrame。下面是示例代码： import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12]}) # 将a、b、c三列数据除以d列数据 result = pd.concat([df[['a', 'b', 'c']].apply(lambda x: x/df['d']), df['d']], axis=1) print(result)上述代码使用了apply方法，将DataFrame中的a、b、c三列数据除以d列数据，得到一个新的DataFrame。其中使用concat方法将新的DataFrame和原始DataFrame中的d列数据拼接起来。 使用div方法除了apply方法，Pandas还提供了div方法，可以方便地将一个DataFrame中的多列数据除以另一列数据。下面是示例代码： import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12]}) # 将a、b、c三列数据除以d列数据 result = df[['a', 'b', 'c']].div(df['d'], axis=0) result['d'] = df['d'] print(result)上述代码使用div方法，将DataFrame中的a、b、c三列数据除以d列数据，得到一个新的DataFrame。其中div方法的axis参数指定了计算方向，0表示对行进行计算，1表示对列进行计算。 示例说明下面给出两个示例，说明如何使用Pandas将多列数据除以另一列数据。 示例一考虑有一个销售数据的DataFrame，包含商品编号、城市、销售额、成本和利润等几列数据。现在希望计算每个城市的销售额占比和利润占比，即将销售额和利润列除以成本列。 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'商品编号': [1, 1, 2, 2], '城市': ['北京', '上海', '北京', '上海'], '销售额': [10, 20, 30, 40], '成本': [5, 10, 15, 20], '利润': [5, 10, 15, 20]}) # 计算销售额占比和利润占比 df[['销售额占比', '利润占比']] = df[['销售额', '利润']].div(df['成本'], axis=0) print(df)上述代码使用了div方法，将DataFrame中的销售额和利润列分别除以成本列，得到了新的销售额占比和利润占比两列数据。 示例二考虑一个股票数据的DataFrame，包含日期、股票代码和收盘价等几列数据。现在希望计算每个股票的收益率，即将每天的收盘价除以前一天的收盘价，然后减去1。 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'], '股票代码': ['A', 'A', 'B', 'B'], '收盘价': [10.0, 11.0, 20.0, 22.0]}) # 计算收益率 df['收益率'] = df['收盘价']/df['收盘价'].shift(1)-1 print(df)上述代码中，使用了shift方法将收盘价列向下平移一位，这样就得到了前一天的收盘价，然后计算收益率并添加到了新的收益率列中。 总结本文介绍了使用Pandas将多列数据除以另一列数据的方法。我们可以使用apply方法或div方法，将多列数据除以另一列数据，得到一个新的DataFrame。同时给出了两个示例，说明在实际数据处理中如何使用这些方法。 |
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