python中dataframe按行求百分数(比例数)
时间: 2023-05-04 18:04:30 浏览: 115
Python中的DataFrame是一个二维表格数据结构,其中包含多个行和列,可以进行各种各样的数据分析和处理。
如果要按行为单位进行百分数的计算,可以使用DataFrame的apply函数,结合lambda表达式来实现。
假设我们的DataFrame对象为df,其中一列为A,另一列为B,我们要计算每行A/B的比例,可以这样写:
df['A/B'] = df.apply(lambda x: x['A'] / x['B'] * 100, axis=1)
这里的lambda表达式表示对于每一行数据x,都计算A/B的比例,并乘以100。apply函数会将该函数应用于每一行数据,并返回一个新的DataFrame对象。
在上面的代码中,我们通过axis=1来表示按行进行操作,axis=0表示按列进行操作。
以上就是Python中DataFrame按行求百分数的方法。
相关问题
dataframe按列求百分比
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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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 ]
python将Dataframe中的百分数转为整数
如果你的 DataFrame 中的百分数是以字符串的形式存在的,你可以将其转换为整数。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': ['10%', '20%', '30%'],
'B': ['40%', '50%', '60%'],
'C': ['70%', '80%', '90%']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将百分数转换为整数
df = df.apply(lambda x: x.str.rstrip('%').astype('int') / 100, axis=0)
# 输出结果
print(df)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个示例 DataFrame,其中包含三列百分数。然后,我们使用 apply() 函数和 lambda 函数将每个百分数转换为整数。具体来说,我们使用 str.rstrip('%') 函数将每个百分数的百分号去掉,然后使用 astype('int') 函数将字符串转换为整数。最后,我们将整数除以 100,以得到正确的小数值。
请注意,我们在 apply() 函数中使用了 axis=0 参数,以指定我们要应用函数的列。如果你的 DataFrame 中有多个百分数列,你需要将这个参数设置为 0,以确保所有列被正确处理。
另外,如果你的 DataFrame 中的百分数已经以浮点数的形式存在,你可以将它们乘以 100,以得到整数值。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [0.1, 0.2, 0.3],
'B': [0.4, 0.5, 0.6],
'C': [0.7, 0.8, 0.9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将浮点数转换为整数
df = (df * 100).astype(int)
# 输出结果
print(df)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个示例 DataFrame,其中包含三列浮点数。然后,我们将每个浮点数乘以 100,并使用 astype('int') 函数将结果转换为整数。最后,我们输出结果。
希望这可以帮助你解决问题。