dataframe 每一个数据除以10
时间: 2024-02-03 21:16:00 浏览: 16
可以使用 Pandas 库中的 `apply` 方法,将每个元素除以 10。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30],
'B': [40, 50, 60],
'C': [70, 80, 90]
})
# 将每个元素除以 10
df = df.apply(lambda x: x/10)
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1.0 4.0 7.0
1 2.0 5.0 8.0
2 3.0 6.0 9.0
```
相关问题
dataframe的每列都除以一列值
好的,这个问题可以直接回答。您需要先确定要除以哪一列的值,然后使用Pandas库中的apply()方法,将每列除以该列的值即可。例如,假设需要除以第一列的值,代码如下:
```
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算每列除以第一列的值
df = df.apply(lambda x: x / x[0], axis=1)
```
请注意,这里必须使用`axis=1`参数来指定对每行进行操作,否则会默认对每列操作。
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`。