熊猫上的数据框划分系列答案

【问题标题】：Dataframe divide series on pandas熊猫上的数据框划分系列
【发布时间】：2019-05-16 22:00:57
【问题描述】：

我需要将矩阵df1 的每一列分成矩阵df2 的一列。得到一个维度为df1 (3*2) 的矩阵。

我需要一个结果：dataframe[[1/6, 2/7, 3/8], [3/6, 4/7, 5,8]]

df1 = pd.DataFrame(data = [[1,2,3],[3,4,5]], index = ['a','b'], columns = ['i','ii','iii'])
df2 = pd.DataFrame(data = [[6],[7],[8]], index = ['a','b','c'], columns = ['i'])

df1.div(df2, axis = 'columns')
=> does not work

for i in range(0,2)
    a = df1[df1.columns[i]] / df2
=> summarizes the result in one column

感谢您的帮助

【问题讨论】：

按列划分？确定？
我需要一个结果：dataframe[[1/6, 2/7, 3/8], [3/6, 4/7, 5,8]]
好的，所以你想在df1中划分行
别忘了你可以在这里为所有答案投票@KrDanRod :)

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

这是一种方法：

pd.DataFrame(df1.values/ df2.values.T, columns=df1.columns)

       i        ii      iii
0  0.166667  0.285714  0.375
1  0.500000  0.571429  0.625

【讨论】：

【解决方案2】：

对于 pandas 0.24+，您可以除以 Series 转换为数组的 Series.values 或 Series.to_numpy：

df = df1.div(df2['i'].values)
#pandas 0.24+
#df = df1.div(df2['i'].to_numpy())
print (df)
          i        ii    iii
a  0.166667  0.285714  0.375
b  0.500000  0.571429  0.625

【讨论】：

Pandas 文档很烂。你的帖子很有帮助。

【解决方案3】：

与系列：

s = pd.Series(df2.values.flatten().tolist(), index=df1.columns)
print(df1.div(s))

输出：

          i        ii    iii
a  0.166667  0.285714  0.375
b  0.500000  0.571429  0.625

【讨论】：