Python 如何将一列的值与另一列的值相除/相乘？

我的数据框看起来像这样

Minutes Played, Points, Assists

      MP   PTS   TRB   AST    FG%  BLK    3P%
0   2810   793   678   117  0.485   74  0.315
1    263   101    30    19  0.402    7  0.385
2   4241  1170  1178   144  0.548  201  0.000

我想用这些列将该数据帧转换为数据帧

Points/Minutes, Assists/Minutes

基本上，第一列是游戏的总分钟数，我想将所有剩余的统计数据转换为每分钟

对，我在做什么

 input_data['PTS']/input_data['MP']

---

然后我连接所有的系列，什么是蟒蛇式的方法？如何使用Map/lambda操作来实现这一点？

不，连接新系列非常惯用

---

您还可以使用

df['newcol']=…

来构建您想要的内容。

不，连接新系列非常惯用

您还可以使用

df['newcol']=…

来构建您想要的内容。

IIUC您可以使用：

print input_data
     MP   PTS   TRB  AST    FG%  BLK    3P%
0  2810   793   678  117  0.485   74  0.315
1   263   101    30   19  0.402    7  0.385
2  4241  1170  1178  144  0.548  201  0.000

input_data['A'] = input_data['PTS']/input_data['MP']
input_data['B'] = input_data['AST']/input_data['MP']
print input_data
     MP   PTS   TRB  AST    FG%  BLK    3P%         A         B
0  2810   793   678  117  0.485   74  0.315  0.282206  0.041637
1   263   101    30   19  0.402    7  0.385  0.384030  0.072243
2  4241  1170  1178  144  0.548  201  0.000  0.275878  0.033954

print pd.DataFrame({'A': input_data['A'],'B': input_data['B']}, index=input_data.index)
          A         B
0  0.282206  0.041637
1  0.384030  0.072243
2  0.275878  0.033954

IIUC您可以使用：

print input_data
     MP   PTS   TRB  AST    FG%  BLK    3P%
0  2810   793   678  117  0.485   74  0.315
1   263   101    30   19  0.402    7  0.385
2  4241  1170  1178  144  0.548  201  0.000

input_data['A'] = input_data['PTS']/input_data['MP']
input_data['B'] = input_data['AST']/input_data['MP']
print input_data
     MP   PTS   TRB  AST    FG%  BLK    3P%         A         B
0  2810   793   678  117  0.485   74  0.315  0.282206  0.041637
1   263   101    30   19  0.402    7  0.385  0.384030  0.072243
2  4241  1170  1178  144  0.548  201  0.000  0.275878  0.033954

print pd.DataFrame({'A': input_data['A'],'B': input_data['B']}, index=input_data.index)
          A         B
0  0.282206  0.041637
1  0.384030  0.072243
2  0.275878  0.033954

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将数据帧中除第一列以外的所有列除以第一列

df.iloc[:, ].apply(lambda s: s / df.iloc[:, 0])
        PTS       TRB       AST       FG%       BLK       3P%
0  0.282206  0.241281  0.041637  0.000173  0.026335  0.000112
1  0.384030  0.114068  0.072243  0.001529  0.026616  0.001464
2  0.275878  0.277765  0.033954  0.000129  0.047394  0.000000

这也适用于：

df.iloc[:, 1:].div(df.iloc[:, 0].values, axis=0)

我相信您将需要重新计算FG%和3P%列。这将在原始数据帧上进行分割，保留MP、FG%和3P%不变

df.iloc[:, [1, 2, 3, 5]] = df.iloc[:, [1, 2, 3, 5]].div(df.iloc[:, 0].values, axis=0)

>>> df
     MP       PTS       TRB       AST    FG%       BLK    3P%
0  2810  0.282206  0.241281  0.041637  0.485  0.026335  0.315
1   263  0.384030  0.114068  0.072243  0.402  0.026616  0.385
2  4241  0.275878  0.277765  0.033954  0.548  0.047394  0.000

---

p、 美国勇士队

将数据帧中除第一列以外的所有列除以第一列

df.iloc[:, ].apply(lambda s: s / df.iloc[:, 0])
        PTS       TRB       AST       FG%       BLK       3P%
0  0.282206  0.241281  0.041637  0.000173  0.026335  0.000112
1  0.384030  0.114068  0.072243  0.001529  0.026616  0.001464
2  0.275878  0.277765  0.033954  0.000129  0.047394  0.000000

这也适用于：

df.iloc[:, 1:].div(df.iloc[:, 0].values, axis=0)

我相信您将需要重新计算FG%和3P%列。这将在原始数据帧上进行分割，保留MP、FG%和3P%不变

df.iloc[:, [1, 2, 3, 5]] = df.iloc[:, [1, 2, 3, 5]].div(df.iloc[:, 0].values, axis=0)

>>> df
     MP       PTS       TRB       AST    FG%       BLK    3P%
0  2810  0.282206  0.241281  0.041637  0.485  0.026335  0.315
1   263  0.384030  0.114068  0.072243  0.402  0.026616  0.385
2  4241  0.275878  0.277765  0.033954  0.548  0.047394  0.000

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p、 美国勇士队

您好@Dude，您能提供一个示例输入，帮助我们帮助您，并了解您到底在做什么吗？您的帖子中有不一致的列名称。最好让一个具体的SSCCE@zmo用实际的数据帧更新问题。您能提供初始化示例数据帧的最简单/规范的代码片段，以及如何使用它，以及在哪里/如何被卡住？另外，是否要将

点/分钟

连接起来，或创建一个新值与计算

点/分钟

的实际结果？i、 e.您是想将

793/2810

存储为字符串，还是想计算并存储

0.28…

？@zmo再次更新了问题以进一步澄清，我想要一个带有每分钟统计数据的新数据框，并且我想将其存储在与先前相同的数据类型中，即float。您好@Dude，您能提供一个示例输入，为了帮助我们帮助您，并了解您到底在做什么？您的帖子中有不一致的列名称。最好让一个具体的SSCCE@zmo用实际的数据帧更新问题。您能提供初始化示例数据帧的最简单/规范的代码片段，以及如何使用它，以及在哪里/如何被卡住？另外，是否要将

点/分钟

连接起来，或创建一个新值与计算

点/分钟

的实际结果？i、 e.您是想将

793/2810

存储为字符串，还是想计算并存储

0.28…

？@zmo再次更新了该问题以进一步澄清，我想要一个新的数据框，其中包含每分钟统计数据，我想将其存储在与前面相同的数据类型中，即float。你能告诉我实现这一点的map/lamdba命令是什么吗？你能告诉我实现这一点的map/lamdba命令是什么吗？谢谢你的回答，这里index=input_data.index的作用是什么？这意味着您在新的

dataframe

中重复使用原始

dataframe

的

index

谢谢您的回答，这里index=input_data.index的作用是什么？这意味着您在新的

dataframe

中重复使用原始

dataframe

的

索引是的，我不应该规范化这两列。我可以通过索引处理它们。请解释一下lambda s:s/df.iloc[：，0]

part好吗？它在数据帧的每列（系列）上执行lambda函数。因此，

s

是序列列，

df.iloc[：，0]

是第一列<代码>iloc是整数索引

[：，0]

意味着从第一列获取所有行（使用基于零的索引）。是的，我不应该规范化这两列。我可以通过索引处理它们。请解释一下lambda s:s/df.iloc[：，0]part好吗？它在数据帧的每列（系列）上执行lambda函数。因此，

s

是序列列，

df.iloc[：，0]

是第一列<代码>iloc是整数索引

[：，0]

表示从第一列获取所有行（使用基于零的索引）。