用python划分两个数据帧

我有两个数据帧：

df1

和

df2

df1

：

TIMESTAMP           eq1 eq2 eq3
2016-05-10 13:20:00  40  30  10
2016-05-10 13:40:00  40  10  20

df2

：

TIMESTAMP           eq1 eq2 eq3
2016-05-10 13:20:00  10  20  30
2016-05-10 13:40:00  10  20  20

我想将

df1

除以

df2

：将

df1

的每一列除以

df2

的所有列，得到这个结果

df3

：

TIMESTAMP           eq1        eq2        eq3
2016-05-10 13:20:00  40/(10+10) 30/(20+20) 10/(30+20)
2016-05-10 13:40:00  40/(10+10) 10/(20+20) 20/(30+20)

---

有什么想法吗？

如果

时间戳

不是索引，这应该可以：

>>> df1.set_index('TIMESTAMP').div(df2.set_index('TIMESTAMP').sum()) 
                     eq1   eq2  eq3
TIMESTAMP                          
2016-05-10 13:20:00    2  0.75  0.2
2016-05-10 13:40:00    2  0.25  0.4

如果

TIMESTAMP

是索引，那么简单地说：

df1.div(df2.sum()) 

您可以从两列

TIMESTAMP

中使用，但在使用之前：

df1.set_index('TIMESTAMP', inplace=True)
df2.set_index('TIMESTAMP', inplace=True)

print (df1.div(df2).reset_index())
            TIMESTAMP  eq1  eq2       eq3
0 2016-05-10 13:20:00  4.0  1.5  0.333333
1 2016-05-10 13:40:00  4.0  0.5  1.000000

按注释编辑：

df1.set_index('TIMESTAMP', inplace=True)
df2.set_index('TIMESTAMP', inplace=True)
print (df2.sum())
eq1    20
eq2    40
eq3    50
dtype: int64

print (df1.div(df2.sum()).reset_index())
            TIMESTAMP  eq1   eq2  eq3
0 2016-05-10 13:20:00  2.0  0.75  0.2
1 2016-05-10 13:40:00  2.0  0.25  0.4

---

是的，我假设

时间戳

是索引。是的，如果它的第一列是

索引

，则解决方案更简单

df3=df1.div（df2）

@jezrael thak谢谢你的回复，但我犯了一个错误，你能检查我的帖子编辑吗？谢谢谢谢Alexander，但是我犯了一个错误，你能检查我的帖子编辑吗？非常感谢。