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

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：

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%"]
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