Python 3.x 如何将此迭代应用于数据帧以修改它？

目标是根据条件重命名数据框的列，并修改相应列的值

合并多个数据帧 更改列名 df_final_Adj=pd.DataFrame（data=df_final，columns=df_final.columns） 最后的

ID      eTIV    Ear_Vol_Adj Nose    Eye_Vol_Adj Finger

0玛丽1.125 11.300 1麦克2.22 6 2.123 2巴里3.4373400 3斯科蒂5.43 85.500

更改包含标题“_Adj”的列的值

cols = df_final_Adj.columns[df_final_Adj.columns.str.contains('_Adj')].tolist()
print(cols)

['Ear_Vol_Adj', 'Eye_Vol_Adj']

方法1：

df_final_Adj[col] = df_final_Adj[col].div(df_final_Adj['eTIV'], axis=0)

错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'"

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

方法2：

for col in cols:
        df_final_Adj[col] = df_final_Adj[col].div(df_final_Adj['eTIV'], axis=0)

错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'"

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

---

假设OP中显示的图像是应用函数

eTIV_Adjust

之前的数据，下面是我的尝试

根据OP描述生成数据

d = [['one', 'two_Volume', 'three', 'four', 'five', 'six', 'four_Volume'],
    [1,1,5,1,5,5,5],
    [1,1,5,1,5,5,5],
    [1,1,5,1,5,5,5],
    [1,1,5,1,5,5,5],
    [1,1,5,1,5,5,5]]

df = pd.DataFrame(d[1:], columns=d[0])
print(df)
   one  two_Volume  three  four  five  six  four_Volume
0    1           1      5     1     5    5            5
1    1           1      5     1     5    5            5
2    1           1      5     1     5    5            5
3    1           1      5     1     5    5            5
4    1           1      5     1     5    5            5

现在，如果key:中的'Vol'，这一行

表明您正在查找包含部分字符串的列
'Vol'
。您可以使用来搜索这些列，而无需使用
iterrows
或
。使用此方法应用
（如上面@Andy Hayden所建议的）

cols = df.columns[df.columns.str.contains('Vol')].tolist()
print(cols)
['two_Volume', 'four_Volume']

现在，将这些列除以名为
five
的列（请参阅）

这种方法在以下方面起作用：

for col in cols:
    df_final_Adj[col] = df_final_Adj[col].div(df_final_Adj['eTIV'], axis=0)
df_final_Adj

你能举个例子吗，我觉得举个例子会容易得多。我相当肯定，您可以不使用apply或iteritems，仅使用loc来完成此操作。编辑版本中添加了一个示例。但实际的数据帧会大得多，具有不同的值，但需要相同的更改。请粘贴打印输出（df.to_字符串）而不是使用屏幕截图？请提供源数据的示例。例如，
df.head（）
问题已相应编辑。感谢您的反馈！我根据一些评论修改了问题以澄清。您的方法基本上是有效的，但是，我对您建议的最后一个组件有问题-请参阅我修改的问题中的最后两条错误消息。@arkadiy，检查包含
\u Vol\u Adj
的两列中是否不包含字符串。如果它们确实应该是整数，那么听起来您对数据类型有问题。在循环的
之前尝试
df_final_Adj[cols]=df_final_Adj[cols].astype（int）
。
for col in cols:
    df_final_Adj[col] = df_final_Adj[col].div(df_final_Adj['eTIV'], axis=0)
df_final_Adj