python 批量 所有列的数据 除以第一列的数据
时间: 2024-05-03 19:22:19 浏览: 9
可以使用pandas库来实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算除法
df.iloc[:, 1:] = df.iloc[:, 1:].div(df.iloc[:, 0], axis=0)
# 输出结果
df.to_csv('result.csv', index=False)
```
其中,`iloc`是pandas中的索引方法,用于按位置选择数据。`iloc[:, 1:]`表示选择所有行的第2列及以后的数据,`iloc[:, 0]`表示选择所有行的第1列数据。`div`方法用于计算除法,`axis=0`表示按列进行计算。最后将结果输出到文件中。
相关问题
python脚本批量删除excel内第二列数据
下面是一个Python脚本,可以批量删除Excel中的第二列数据:
```python
import openpyxl
# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择工作表
sheet = wb.active
# 循环遍历每一行,删除第二列数据
for row in sheet.iter_rows():
row[1].value = None
# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')
```
这个脚本使用了openpyxl库来读取和修改Excel文件。首先,我们打开Excel文件并选择工作表。然后,我们使用`iter_rows()`方法遍历每一行,并将第二列数据设置为`None`,这相当于删除该数据。最后,我们保存Excel文件。
请注意,这个脚本只删除了第二列数据,而没有删除整列。如果您需要删除整列,请使用`delete_cols()`方法。例如,如果要删除第二列,可以使用以下代码:
```python
sheet.delete_cols(2)
```
Python dataframe中将一列除以另一列数据得到百分数
你可以使用`apply()`函数和`lambda`表达式来实现这个功能。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含两列数据的DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [100, 200, 300]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用apply()函数和lambda表达式将B列数据除以A列数据并转换为百分数
df['C'] = df.apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x['B'] / x['A']), axis=1)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 10 100 1000.00%
1 20 200 1000.00%
2 30 300 1000.00%
```
上面的代码中,`apply()`函数的`axis`参数设置为`1`,表示对每一行应用`lambda`表达式。`lambda`表达式中使用`'{:.2%}'.format()`将结果转换成百分数,并保留两位小数。最后将结果赋值给一个新的列`C`。
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