python中dataframe按行求百分数(比例数)

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 按行设置百分数

DataFrame是一个二维表格数据结构，在数据分析库如Pandas中非常常见。如果你想给DataFrame的每一行设置百分比，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要计算出总和或基准值，这通常是所有数值的总和，用于生成百分比。例如，如果你的数据包含的是某个列的数值，可以使用`df['column'].sum()`获取该列的总和。

2. 然后，对于DataFrame的每一行，你可以将每个元素除以总和得到百分比。假设`total_sum`是你计算出来的总和，你可以这样做：

row_percentages = df.apply(lambda row: row / total_sum, axis=1)

这里，`axis=1`表示沿着行方向应用函数（默认是沿着列）。

3. 结果`row_percentages`将会是一个新DataFrame，其中包含了原始DataFrame按行计算出的百分比。

如果需要将结果添加回原DataFrame，可以像下面这样：

df['percent_column'] = row_percentages

python将Dataframe中整数变为百分数时，null值也被加上了百分数怎么办

在将Dataframe中整数变为百分数时，null值也被加上了百分数，这是因为null值在Python中被认为是浮点数类型，而浮点数类型是可以被转化为百分数的。如果不想将null值转化为百分数，可以在转化前先将null值替换为字符串类型的“--”或“N/A”等，示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, None, None, None],
                   'C': [None, 5, 6, None],
                   'D': [7, 8, 9, 10]})

# 将null值替换为字符串类型的"--"
df.replace(np.nan, "--", inplace=True)

# 将整数列变为百分数列
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: '{:.0%}'.format(x))
df['D'] = df['D'].apply(lambda x: '{:.0%}'.format(x))

print(df)

输出结果：

       A   B    C       D
0   100%  --   --   700%
1   200%  --  500%   800%
2     --  --  600%   900%
3   400%  --   --  1000%

在上述示例中，`replace` 方法中的 `np.nan` 表示要替换的值，`"--"` 表示替换后的值。`apply` 方法中的 `'{:.0%}'.format(x)` 表示将整数转化为百分数，保留0位小数。