DataFrame中两列数据除代码

可以使用 Pandas 中的 apply() 方法和 lambda 函数来实现两列数据相除的操作，示例如下：

假设有一个 DataFrame，包含两列数据 a 和 b，现在要将 a 和 b 相除，得到新的一列数据 c：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})

# 使用 apply() 方法和 lambda 函数计算 c 列
df['c'] = df.apply(lambda x: x['a'] / x['b'], axis=1)

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

   a  b         c
0  1  4  0.250000
1  2  5  0.400000
2  3  6  0.500000

其中，axis=1 表示按行对 DataFrame 进行操作，即分别取出每一行的数据，然后将该行的 a 列的值除以该行的 b 列的值，得到 c 列的值。最后将所有 c 列的值合并成一个新的 DataFrame。

相关问题

DataFrame中两列数据相减代码

使用pandas库，可以这样做:

import pandas as pd
df['new_column'] = df['column1'] - df['column2']

其中df是数据框，'column1'和'column2'是原始列名，'new_column'是新列名。

DataFrame选取两列数据

可以使用 Pandas 的 loc 或 iloc 方法来选取 DataFrame 中的两列数据。

假设有一个 DataFrame 叫做 df，其中包含了三列数据，分别为 A、B、C，选取 A 和 B 两列数据的代码如下：

使用 loc 方法：

df.loc[:, ['A', 'B']]

使用 iloc 方法：

df.iloc[:, [0, 1]]

其中 loc 方法中的冒号表示选取所有行，中括号中的列表表示选取列名为 A 和 B 的两列数据。

而 iloc 方法中的冒号和列表分别代表选取所有行和选取第 1 和第 2 列数据（因为 Python 中的索引是从 0 开始的）。

选取完两列数据后，可以将结果赋值给新的 DataFrame 或者直接对选取结果进行其他的操作。