pandas两列相除

你可以使用 Pandas 中的 `div()` 函数将两列相除。假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含两列 `a` 和 `b`，你可以使用以下代码将它们相除并将结果存储在名为 `c` 的新列中：

df['c'] = df['a'].div(df['b'])

你也可以使用 `/` 运算符进行相除操作，例如：

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

两种方法都可以得到相同的结果。

相关问题

pandas 两列相除

以下是使用pandas计算两列相除的方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含两列数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 计算两列相除
df['C'] = df['A'] / df['B']

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B         C
0  1  4  0.250000
1  2  5  0.400000
2  3  6  0.500000

其中，`df['A']`和`df['B']`分别表示DataFrame中的两列数据，`df['C']`表示计算结果所在的列。

pandas 两列数据相除

可以使用Pandas的`apply`方法来同时处理两列数据的相除操作。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含两列数据的DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30],
        'B': [2, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply方法对两列数据进行相除操作
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] / row['B'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将会得到以下输出：

    A  B    C
0  10  2  5.0
1  20  4  5.0
2  30  6  5.0

在这个示例中，我们创建了一个包含两列数据的DataFrame。然后，我们使用`apply`方法和一个lambda函数来对每一行的'A'列和'B'列进行相除操作，并将结果存储在新的'C'列中。最后，我们打印出整个DataFrame。