如何在数据框中将第二列除以第一列？答案

【问题标题】：How to divide second column by first column in dataframe?如何在数据框中将第二列除以第一列？
【发布时间】：2021-06-30 11:48:10
【问题描述】：

     DP 1       DP 2        DP 3       DP 4        DP 5         DP 6        DP 7        DP 8       DP 9        DP 10
 3,57,848    11,24,788   17,35,330   22,18,270   27,45,596   33,19,994   34,66,336   36,06,286   38,33,515   39,01,463 
 3,52,118    12,36,139   21,70,033   33,53,322   37,99,067   41,20,063   46,47,867   49,14,039   53,39,085  
 2,90,507    12,92,306   22,18,525   32,35,179   39,85,995   41,32,918   46,28,910   49,09,315      
 3,10,608    14,18,858   21,95,047   37,57,447   40,29,929   43,81,982   45,88,268          
 4,43,160    11,36,350   21,28,333   28,97,821   34,02,672   38,73,311              
 3,96,132    13,33,217   21,80,715   29,85,752   36,91,712                  
 4,40,832    12,88,463   24,19,861   34,83,130                      
 3,59,480    14,21,128   28,64,498                          
 3,76,686    13,63,294                              
 3,44,014

我有这个三角形数据框（df1），我想计算包含结果的新数据框（df2）：second_column（df2）/first_column（df2）和third_column（df2）/second_column（df2）等等。 .

我试过这样（我知道错了）。

for colname, col in df1.iteritems():
            df1[colname7] = df1['second_column']/df1['first_column']

我想要这样的 df2：

  DP 1   DP 2    DP 3    DP 4    DP 5    DP 6    DP 7    DP 8    DP 9   DP 10
 3.14    1.54    1.28    1.24    1.21    1.04    1.04    1.06    1.02    -   
 3.51    1.76    1.55    1.13    1.08    1.13    1.06    1.09    -      
 4.45    1.72    1.46    1.23    1.04    1.12    1.06    -          
 4.57    1.55    1.71    1.07    1.09    1.05    -              
 2.56    1.87    1.36    1.17    1.14    -                  
 3.37    1.64    1.37    1.24    -                      
 2.92    1.88    1.44    -                          
 3.95    2.02    -                              
 3.62    -

感谢您的宝贵时间..

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe triangle

【解决方案1】：

首先你需要去掉逗号并将数据框转换为浮点类型：

df2 = df1.replace(',', '', regex = True).astype(float)

然后你可以通过移动列一次来直接划分：

df2 = df2.shift(-1, axis = 1).div(df2)

输出

df2
       DP 1      DP 2      DP 3      DP 4      DP 5      DP 6      DP 7      DP 8      DP 9  DP 10
0  3.143200  1.542806  1.278299  1.237719  1.209207  1.044079  1.040374  1.063009  1.017725    NaN
1  3.510582  1.755493  1.545286  1.132926  1.084493  1.128106  1.057268  1.086496       NaN    NaN
2  4.448450  1.716718  1.458257  1.232079  1.036860  1.120010  1.060577       NaN       NaN    NaN
3  4.568002  1.547052  1.711784  1.072518  1.087360  1.047076       NaN       NaN       NaN    NaN
4  2.564198  1.872956  1.361545  1.174217  1.138315       NaN       NaN       NaN       NaN    NaN
5  3.365588  1.635679  1.369162  1.236443       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN    NaN
6  2.922798  1.878099  1.439393       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN    NaN
7  3.953288  2.015651       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN    NaN
8  3.619179       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN    NaN
9       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN    NaN

您可以选择四舍五入：

df2 = df2.round(2)

【讨论】：

喜欢这个答案。很好地使用 shift
@MichaelScofield 不客气，我很乐意提供帮助 :)
@PabloC 我在数据框中还有另一个问题：我在 excel 中有公式 =SUMPRODUCT(E17:E26,B3:B12)/SUM(OFFSET(B3,0,0,10-COLUMNS($B$3:B3))) 。我如何在 python 数据框中实现。
@MichaelScofield mmh 我不知道 excel，但无论如何，我建议您发布一个新问题，并提供更多详细信息