python 将表中的两个数据做除法并存放的series中

您可以使用pandas库来完成这个任务。首先，您需要将表中的两列数据提取出来，然后使用除法运算将它们相除，最后将结果存放到一个新的Series中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30, 40],
        'B': [2, 4, 6, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将两列数据相除
result = df['A'] / df['B']

# 将结果存放到一个新的Series中
series = pd.Series(result)

# 打印结果
print(series)

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例的DataFrame，其中包含两列数据'A'和'B'。然后，我们使用除法运算符将这两列数据相除，得到结果。最后，我们将结果存放到一个新的Series对象中，并打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据您的具体需求进行适当的调整。

相关问题

在python中如何将两个数据保存在一个结构体中

在Python中没有结构体的概念，但可以使用类来实现类似的功能。可以定义一个类，将两个数据作为类的属性，然后创建类的实例来保存这两个数据。例如：

class MyStruct:
    def __init__(self, data1, data2):
        self.data1 = data1
        self.data2 = data2

my_struct = MyStruct(1, "hello")
print(my_struct.data1)  # 输出1
print(my_struct.data2)  # 输出hello

这样就可以将两个数据保存在一个结构体中了。

如何用Python实现得到两个表中数据相同的片段

可以使用 Python 中的 Pandas 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取两个表格的数据，可以使用 Pandas 的 read_csv 或 read_excel 方法。

2. 对两个表格中的重复数据进行合并，可以使用 Pandas 的 merge 方法，指定相同的列进行合并。

3. 对合并后的数据进行筛选，只保留重复的数据行，可以使用 Pandas 的 duplicated 方法和 boolean indexing。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个表格的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 合并两个表格的数据，指定相同的列进行合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

# 筛选出重复的数据行
duplicated = merged[merged.duplicated()]

# 输出重复的数据行
print(duplicated)

其中，`column_name` 是两个表格中相同的列名。`table1.csv` 和 `table2.csv` 分别是两个表格的文件名。