Python 如何在原地和单个实例中更新dataframe的多列

考虑下面的

pandas

DataFrame

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,15).reshape(-1,3), columns = list('abc'))

我想在单个实例中将所有三列的值更新为适当的比率（即列值除以所有三列的总和，轴=1）

比如：

df = df.loc[:,['a','b','c']] / df.loc[:,['a','b','c']].sum(axis = 1)

如何实现这一点？

您可以使用以下方法：

---

要按行划分，请相应地指定轴：

df1 = df.div(df.sum(axis = 1), axis = 0)

下面是一个测试，测试结果数据帧的行和为1

df1.sum(axis = 1)

#0    1.0
#1    1.0
#2    1.0
#3    1.0
#4    1.0
#dtype: float64

您可以使用以下方法：

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要按行划分，请相应地指定轴：

df1 = df.div(df.sum(axis = 1), axis = 0)

下面是一个测试，测试结果数据帧的行和为1

df1.sum(axis = 1)

#0    1.0
#1    1.0
#2    1.0
#3    1.0
#4    1.0
#dtype: float64

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如果轴设置为1（水平），则无法执行此操作。但是，如果轴设置为0（垂直），则此操作有效。在这种情况下，我必须转换df。类似于：df.T.div（df.T.sum（））。T检查更新，您需要在两个函数中相应地指定轴。如果轴设置为1（水平），则无法执行此操作。但是，如果轴设置为0（垂直），则此操作有效。在这种情况下，我必须转换df。类似于：df.T.div（df.T.sum（））.T检查更新，需要在两个函数中相应地指定axis。