dataframe按列求百分比

时间: 2023-11-18 16:13:53 浏览: 327

Python 数据操作教程，如何从 PANDAS DATAFRAME 中删除一列或多列

Python 数据操作教程 - 从 PANDAS DATAFRAME 中删除一列或多列本教程将讲解如何从 pandas 数据框中删除或删除一个或多个列。pandas 是一个用于数据操作的 Python 包，具有多种数据任务的功能。下面将详细介绍如何删除一列或多列。删除一列 ------------- 要删除一列，可以使用 drop( ) 函数，并将 axis=1 告诉 Python 你想在列而不是行上应用函数。例如，要删除一列 A，可以使用以下命令： ``` df.drop(['A'], axis=1) ``` 这将删除列 A，并将输出结果显示出来。如果要创建一个新的数据框 newdf 来存储剩余的列，可以使用以下命令： ``` newdf = df.drop(['A'], axis=1) ``` 要从原始数据框中永久删除该列，df，可以使用该选项 inplace=True： ``` df.drop(['A'], axis=1, inplace=True) ``` 删除多列 ------------- 要删除多列，可以在列表中指定要删除的所有列，并将其传递给 drop( ) 函数。例如，要删除列 B 和 C，可以使用以下命令： ``` df2 = df.drop(['B', 'C'], axis=1) ``` 或者，可以将要删除的列存储在一个变量中，然后传递给 drop( ) 函数： ``` cols = ['B', 'C'] df2 = df.drop(cols, axis=1) ``` 选择或保留列 ------------- 如果你想选择一列，可以使用命令 df['A']。要选择多个列，可以使用以下命令： ``` df[['A', 'B']] ``` 删除列根据位置编号 ------------------- 要删除列根据位置编号，可以使用以下命令： ``` df.drop(df.columns[0], axis=1) ``` 这将删除第一列。如果要删除多列，可以在列表中指定位置，例如： ``` cols = [0, 2] df.drop(df.columns[cols], axis=1) ``` 删除列根据名称模式 ------------------- 要删除列根据名称模式，可以使用以下命令： ``` df = pd.DataFrame({"X1": range(1, 6), "X_2": range(2, 7), "YX": range(3, 8), "Y_1": range(2, 7), "Z": range(5, 10)}) ``` 然后，可以使用以下命令删除名称以字母“X”开头的列： ``` df.drop([col for col in df.columns if col.startswith('X')], axis=1) ``` 删除缺失值百分比大于 50% 的列 ----------------------------- 要删除缺失值百分比大于 50% 的列，需要先计算每一列的缺失值百分比，然后删除这些列。可以使用以下命令： ``` df.dropna(thresh=len(df) * 0.5, axis=1) ``` 本教程涵盖了从 pandas 数据框中删除一列或多列的多种方法，包括删除一列、删除多列、选择或保留列、删除列根据位置编号、删除列根据名称模式和删除缺失值百分比大于 50% 的列等。

要按列求百分比，可以使用Pandas库中的`div`方法和`sum`方法来实现。其中，`div`方法用于将每个元素除以该列的和，`sum`方法用于计算每列的总和。具体代码如下所示： ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9}) # 按列求百分比 result = df.div(df.sum()) # 输出结果 print(result) ``` 这样，就可以得到按列求百分比后的DataFrame。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [python pandas 求DataFrame中各数值的百分比](https://blog.csdn.net/small__roc/article/details/124611366)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [R语言使用quantile函数计算dataframe中特定数据列的百分位数、通过设置probs参数计算百分位数](https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/123193251)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [undefined](undefined)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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