Pandas：划分2個不同大小的數據幀

Question

我有 2 個數據框 - df_TB和df_FX 。 我想保留df_TB中的所有列，並將所有df_TB.values除以相應的df_FX.values

我在下面嘗試過，這導致所有內容都為NaN

index_FX = ['Year', 'PL/BS', 'Currency']
df_TB = df_TB.set_index(index_FX)
df_TB = df_TB / df_FX

並且還在下面嘗試過，這也導致所有內容都為 NaN ......雖然 'df_TB2' 確實產生了我的預期。 但我似乎無法服用 df_TB / df_TB2。 我也無法將它們相乘（認為這可以解決任何除以零錯誤）

df_TB2 = pd.DataFrame(index=df_TB.index).join(df_FX)
df_TB = df_TB / df_TB2

我對 Python 和 Pandas 非常陌生（也是 Stack Overflow 的新手）。 非常感謝您對此的任何幫助。 謝謝！

df_TB：

年	實體	PL/BS	MAM賬戶	個人電腦	貨幣	0	1	2	3	4
2020	6156	學士學位	1002	X6156901	澳元	-100	-100	-100	-100	-100
2019	6154	學士學位	1031	X6154901	美元	-642344.73	-642344.73	-642344.73	-642344.73	-642344.73
2020	6157	學士學位	1031	X6157002	英鎊	2849621.42	2849621.42	2849621.42	2849621.42	2849621.42
2019	6227	學士學位	1031	X6227901	新元	659535.71	659535.71	659535.71	659535.71	659535.71
2020	6156	學士學位	1031	X6156999	澳元	-3604681.34	-3604681.34	-3604681.34	-3604681.34	-3604681.34
2019	6154	PL	2288	X6154002	美元	3588.59	3588.59	4843.88	4843.88	4843.88
2019	6227	PL	2828	X6227002	新元	-299.05	-398.73	-533.29	-667.84	-802.39
2019	6157	PL	4001	X6157002	英鎊	0	0	500	0	0
2020	6377	PL	4001	X6377006	日元	0	0	0	0	1000

df_FX：

年	PL/BS	貨幣	0	1	2	3	4
2019	學士學位	澳元	1.3938	1.3751	1.4087	1.4113	1.4183
2019	學士學位	英鎊	0.7946	0.7621	0.7538	0.7523	0.7667
2019	學士學位	日元	113.3823	108.821	111.3249	111.4868	111.3667
2019	學士學位	新元	1.3764	1.3461	1.3517	1.353	1.3602
2019	學士學位	美元	1	1	1	1	1
2019	PL	澳元	0	1.3987	1.3997	1.4028	1.4044
2019	PL	英鎊	0	0.7759	0.7724	0.7698	0.768
2019	PL	日元	0	109.0216	109.6882	110.0554	110.543
2019	PL	新元	0	1.3566	1.3554	1.3555	1.3553
2019	PL	美元	0	1	1	1	1
2020	學士學位	澳元	1.4529	1.4946	1.5342	1.6124	1.5329
2020	學士學位	英鎊	0.7503	0.7572	0.7802	0.8133	0.7948
2020	學士學位	日元	109.3067	108.3296	107.9176	107.5538	106.9397
2020	學士學位	新元	1.3541	1.3648	1.3933	1.4151	1.4098
2020	學士學位	美元	1	1	1	1	1
2020	PL	澳元	0	1.4581	1.4775	1.4886	1.5384
2020	PL	英鎊	0	0.7645	0.7679	0.7701	0.788
2020	PL	日元	0	109.2678	109.6086	108.8845	108.6383
2020	PL	新元	0	1.3513	1.3691	1.3734	1.3946
2020	PL	美元	0	1	1	1	1

預期結果

年	實體	PL/BS	MAM賬戶	個人電腦	貨幣	0	1	2	3	4
2020	6156	學士學位	1002	X6156901	澳元	-68.83	-66.91	-65.18	-62.02	-65.24
2019	6154	學士學位	1031	X6154901	美元	-642344.73	-642344.73	-642344.73	-642344.73	-642344.73
2020	6157	學士學位	1031	X6157002	英鎊	3797976.04	3763366.9	3652424.28	3503776.49	3585331.43
2019	6227	學士學位	1031	X6227901	新元	479174.45	489960.41	487930.54	487461.72	484881.42
2020	6156	學士學位	1031	X6156999	澳元	-2481025.08	-2411803.39	-2349551.13	-2235599.94	-2351543.7
2019	6154	PL	2288	X6154002	美元	鈉	3588.59	4843.88	4843.88	4843.88
2019	6227	PL	2828	X6227002	新元	鈉	-293.92	-393.46	-492.69	-592.04
2019	6157	PL	4001	X6157002	英鎊	鈉	0	647.33	0	0
2020	6377	PL	4001	X6377006	日元	鈉	0	0	0	9.2

Answer 1

首先使df_FX和df_TB的長度相等，因此我們正在df_FX中進行更改，這可以通過reindex()方法完成：-

df_FX=df_FX.reindex(df_TB.index)

最后，我們使用round()方法，以便我們可以將列的划分四舍五入到小數點后 2 位：-

df_TB[['0','1','2','3','4']]=round(df_TB[['0','1','2','3','4']]/df_FX[['0','1','2','3','4']],2)

現在您打印df_TB然后您將獲得預期的 output