Python 熊猫用它的总数来划分行

我有这个df：

Name    num1  num2   num3  
A       1      2      3    
B       4      5      6    
C       7      8      9    

我的目标是将每一行除以总数。这就是我想到的：

df.loc[:,"num1":"num3"] = df.loc[:,"num1":"num3"].div(df["total"], axis=0)

---

它工作得很好。但是，如果num3之后添加了更多的“numx”列，我将不得不手动将代码更新为“num1”：“numx”。有办法解决这个问题吗

您需要

选择数据类型

df.loc[:,df.select_dtypes(exclude='object').columns]=df.select_dtypes(exclude='object').div(df.select_dtypes(exclude='object').sum(1),0)

df
Out[66]: 
  Name      num1      num2   num3
0    A  0.166667  0.333333  0.500
1    B  0.266667  0.333333  0.400
2    C  0.291667  0.333333  0.375

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首先选择匹配列：

In [21]: cols = df.columns[df.columns.str.contains('^num\d+')]

然后将这些行中的元素除以它们的总和（为每行计算）：

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你能解释一下这里发生了什么吗？@Wen我得到了TypeError:include和exclude必须都是非字符串的sequences@TylerNG嗯，看起来我对代码没问题，你能用你的示例数据帧试试吗？@Wen我现在得到了：）一如既往地感谢你！是否要动态计算列？是否可能重复？@Usernamenotfound这将是目标。我认为这是不可能的。为什么不创建一个函数来重新计算列并在每次更新后调用它呢？回答得不错！如果我只有1,2,3而不是num1，num2，num3，这会发生什么变化？@TylerNG，你是指数字还是字符串？我将1,2,3转换为strings@TylerNG，然后使用

cols=df.columns[df.columns.str.contains（'^\d+'）]

@TylerNG，这很简单：

cols=df.columns[df.columns.astype（str）.str.contains（'^\d+'）]

In [22]: df[cols] = df[cols].div(df[cols].sum(axis=1), axis=0)

In [23]: df
Out[23]:
  Name      num1      num2   num3
0    A  0.166667  0.333333  0.500
1    B  0.266667  0.333333  0.400
2    C  0.291667  0.333333  0.375