Pandas 将多个列除以另一列

在本文中，我们将介绍在pandas中如何将多个列除以另一列。

当我们在分析数据时，有时候需要对多个列进行除法操作，比如计算两列的比率或者百分比。这时候，我们可以使用pandas中的div()函数。

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简单用法

假设我们有一个数据框df，其中包含三个列A、B和C。我们想要将A和B列各自除以C列，并将结果保存在新的列中。可以使用下面的代码实现：

df['A_new'] = df['A'].div(df['C'])
df['B_new'] = df['B'].div(df['C'])

这将计算并保存新的列A_new和B_new。其中，div()函数计算A或B列的值除以C列的值，并将结果作为新的系列返回。

按行/列操作

如果我们需要将所有列都除以某个列（比如除以第一列），可以使用div()函数的axis参数。如下所示：

df_new = df.div(df.iloc[:, 0], axis=0)

这将将数据框的每一行都除以第一列，并返回一个新的数据框。

操作子集

在某些情况下，我们只想对数据框的一部分操作，比如只对某些特定的列进行除法操作。在这种情况下，可以先选取需要操作的列作为一个子数据框，然后再应用div()函数。如下所示：

df_subset = df[['A', 'B', 'C']]
df_subset_div = df_subset.div(df_subset['C'], axis=0)

这将提取df数据框中的列A、B和C作为一个子数据框df_subset，并将其保存在新的数据框df_subset_div中。通过指定axis参数为0来将df_subset_div中的每一行都除以列C的值。

需要注意的问题

在使用div()函数时，需要注意以下问题：

• 如果被除数或除数中有缺失值，计算结果将为NaN。
• 如果除数为0，计算结果将为无穷大（inf）或NaN。

总结

本文介绍了在pandas中如何将多个列除以另一列。我们通过使用div()函数来实现这个操作，并提供了一些示例来说明如何在不同情况下使用这个函数。在使用div()函数时需要注意一些问题，比如缺失值和除数为0的情况。