Pandas 两列相除|极客笔记

Pandas 两列相除

在数据分析和处理中，经常会遇到需要对两列数据进行相除的情况。使用Python的pandas库可以很方便地实现这一操作。本文将详细介绍如何使用pandas对两列数据进行相除，并提供多个示例代码。

示例数据准备

首先，我们需要准备一些示例数据，以便后续进行演示。我们创建一个包含两列数据的DataFrame，分别为column1和column2。

import pandas as pd

data = {
    'column1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'column2': [2, 4, 6, 8, 10]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Output:

Pandas 两列相除

接下来，我们将使用pandas对column1和column2进行相除操作。

使用pandas进行两列相除

方法一：使用`/`运算符

最简单的方法是使用/运算符对两列进行相除。以下示例代码演示了如何使用/运算符对column1和column2进行相除，并将结果存储在新的列result中。

import pandas as pd

data = {
    'column1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'column2': [2, 4, 6, 8, 10]
}

df['result'] = df['column1'] / df['column2']
print(df)

运行以上代码，我们可以得到包含相除结果的DataFrame

方法二：使用`div()`方法

除了使用/运算符，还可以使用pandas提供的div()方法进行两列相除。以下示例代码演示了如何使用div()方法对column1和column2进行相除，并将结果存储在新的列result_div中。

import pandas as pd

data = {
    'column1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'column2': [2, 4, 6, 8, 10]
}

df['result_div'] = df['column1'].div(df['column2'])
print(df)

运行以上代码，我们可以得到与上述方法相同的结果。

处理特殊情况

在实际应用中，可能会遇到一些特殊情况，例如除数为0的情况。pandas会将除以0的操作转换为inf（无穷大）或-inf（负无穷大）。以下示例代码演示了如何处理除数为0的情况。

import pandas as pd

data = {
    'column1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'column2': [2, 0, 6, 8, 0]
}

df = pd.DataFrame(data)
df['result'] = df['column1'] / df['column2']
print(df)

Output:

Pandas 两列相除

运行以上代码，我们可以看到结果中包含了inf和-inf

为了更好地处理这种情况，我们可以使用replace()方法将inf和-inf替换为NaN（Not a Number）。

import pandas as pd

data = {
    'column1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'column2': [2, 4, 6, 8, 10]
}

df['result'] = df['result'].replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
print(df)

运行以上代码，我们可以看到inf和-inf被替换为了NaN。