Python：将DataFrame的每一行除以另一个DataFrame向量

Question

我有一个DataFrame（df1），其尺寸为2000 rows x 500 columns （不包括索引），为此，我想将其每一行除以另一个DataFrame（df2），其尺寸为1 rows X 500 columns 。 两者具有相同的列标题。 我试过了：

df.divide(df2)和df.divide(df2, axis='index')以及其他多个解决方案，我总是在每个单元格中得到一个带有nan值的df。 我在函数df.divide缺少什么参数？

Answer 1

在df.divide(df2, axis='index') ，您需要提供df2的轴/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,:]

Answer 2

您可以按系列除以df2的第一行：

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

Answer 3

以防万一：请df.div(df2)澄清：当Andy的第一个示例（ df.div(df2) ）用于第一行时，到处都是NaN的原因是div试图匹配索引（和列）。 在安迪的示例中，在两个数据帧中都找到了索引0，因此进行了除法运算，而不是索引1，因此添加了一行NaN。 如果您运行以下命令，则此行为应该更加明显（仅分隔't'行）：

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)

因此，在您的情况下，df1中唯一一行的索引显然不存在。 “幸运的是”，两个数据帧中的列标题都是相同的，因此，在对第一行进行切片时，会得到一个序列，其索引由df2的列标题组成。 这最终使分裂得以正确进行。

对于索引和列匹配的情况：

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)

Answer 4

如果要用特定值划分列的每一行，则可以尝试：

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

对我来说，这段代码将“ column_name”的每一行除以10,000。

Answer 5

要划分一行（具有单列或多列），我们需要执行以下操作：

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