Pandas中Dataframe对Series的划分

Question

我需要将矩阵df1的每一列分成一个矩阵df2的单独列。以获得一个维度为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。

- KrDan Rod

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按列分割？确定吗？ - yatu

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

好的，所以您想要在df1中分割行。 - yatu

不要忘记在这里给 @KrDanRod 的所有答案点赞 :) - yatu

Answer 1

您可以通过将Series转换为数组，然后使用 Series.values 或 Series.to_numpy 进行除法运算，适用于 pandas 0.24+ 版本：

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

- jezrael

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Pandas 的文档太烂了。你的帖子很有帮助。 - prosti

Answer 2

这是一种方法：

这里是一个段落

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

- yatu

Answer 3

使用系列：

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

- nassim