pandas中C列的值由A列除以B列计算得到

好的，你的问题是关于pandas中C列的值如何计算的。根据你的描述，C列的值应该是由A列除以B列计算得到的。具体实现的代码可以参考如下的示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算C列的值
data['C'] = data['A'] / data['B']

# 输出结果
print(data.head())

希望这能够帮助你解决问题。如果你还有其它问题，欢迎随时问我哦！

相关问题

dataframe里有两行，计算每行‘a’列的值除以每行‘b’列的值得到每行'c'列的值

好的，关于你提到的问题，可以使用如下代码实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[10,20],'b':[5,10]})

df['c'] = df['a']/df['b']

以上代码中，我们使用 pandas 库的 DataFrame 对象创建了一个具有两行和两列的数据，然后根据每行 a 列的值除以每行 b 列的值得到了每行 c 列的值。

希望这可以帮助你解决你的问题。如果你还有其他问题，请随时提出。

pandas计算dataframe中各列数据的 Z-score值

要计算一个DataFrame中各列数据的Z-score值，可以使用pandas中的 `apply()` 函数和 `scipy` 中的 `stats` 模块。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 计算每列的Z-score值
z_score_df = df.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

# 输出结果
print(z_score_df)

这里使用了 `apply()` 函数来对每一列进行操作。在每一列上，我们使用了 `lambda` 函数来计算该列的Z-score值。具体来说，我们计算了每列的均值和标准差，并将每个元素减去均值并除以标准差，以得到Z-score值。

输出结果如下：

          A         B         C
0 -1.264911 -1.264911 -1.264911
1 -0.632456 -0.632456 -0.632456
2  0.000000  0.000000  0.000000
3  0.632456  0.632456  0.632456
4  1.264911  1.264911  1.264911

可以看到，每列的Z-score值已经被计算出来了。