按系列划分 DataFrame 中的列（结果仅为 NaNs？）

Question

我正在尝试做与此问题中发布的内容类似的事情：

我有一个 n x m 数据帧，所有非零浮点值，和一个 1 x m 列，所有非零浮点值，我试图将 n x m 数据帧中的每一列除以中的值专栏。

所以我有：

a      b      c
1      2      3
4      5      6
7      8      9

和

我正在寻找 return:

a      b     c
1/11   2/11  3/11
4/12   5/12  6/12
7/13   8/13  9/13

我先尝试了一个乘法运算，看看我是否可以让它工作，所以我尝试应用上面问题的答案中给出的两个解决方案。

df_prod = pd.DataFrame({c:df[c]* df_1[c].ix[0] for c in df.columns})

这会产生一个 "Key Error 0" 并使用其他解决方案：

df.mul(df_1.iloc[0])

虽然形状正确，但我得到的都是 NaN。

Answer 1

NaN 的原因是您的索引未对齐。要克服这个问题，您要么需要除以 numpy 数组，

# <=0.23
df.values / df2[['x']].values  # or df2.values assuming there's only 1 column
# 0.24+
df.to_numpy() / df[['x']].to_numpy()

array([[0.09090909, 0.18181818, 0.27272727],
       [0.33333333, 0.41666667, 0.5       ],
       [0.53846154, 0.61538462, 0.69230769]])

或使用.div执行轴对齐除法：

df.div(df2['x'], axis=0)
          a         b         c
0  0.090909  0.181818  0.272727
1  0.333333  0.416667  0.500000
2  0.538462  0.615385  0.692308

按系列划分 DataFrame 中的列（结果仅为 NaNs？）

Divide columns in a DataFrame by a Series (result is only NaNs?)

python

division

dataframe

pandas