Python 如何将数据帧中的一行与另一个df中的所有其他行分开?
我有两个数据帧,df1和df2。我想将一个df中的每一行与另一个df中的行分开。当我自己尝试时,我只得到NaN值 df1有一行三列,如下所示:Python 如何将数据帧中的一行与另一个df中的所有其他行分开?,python,pandas,Python,Pandas,我有两个数据帧,df1和df2。我想将一个df中的每一行与另一个df中的行分开。当我自己尝试时,我只得到NaN值 df1有一行三列,如下所示: 0 1 2 0 -0.001506 0.000357 -0.002386 我想在另一个数据帧df2中划分每一行,如下所示: 0 1 2 -0.008225100913712424 0.002488360440698889 -0.008225100913712424 -0.00125520657
0 1 2
0 -0.001506 0.000357 -0.002386
我想在另一个数据帧df2中划分每一行,如下所示:
0 1 2
-0.008225100913712424 0.002488360440698889 -0.008225100913712424
-0.0012552065743555163 0.002048857368006418 -0.0001238320387255687
-0.0009167397808822475 0.001411666779150167 -0.0007873838608803974
-0.0005182164342202311 0.0016391411125882271 0.001532118153346973
-0.002096707101822415 0.00020798435058289044 -0.0020292527178495945
-0.0006015392658972329 0.0006577578888782298 0.00011805910826012678
-8.441050516860837e-05 0.0009791618599572782 0.0009791618599572782
-0.000343184413801656 0.00046695584173006566 -0.00024754285585693037
-0.0003435148893994322 0.0010474388430867787 0.0009629679686444792
-0.0014786804752094929 0.0022067330755990433 0.0022067330755990433
期望输出:
4,46 6,96 3,45
-0,17 5,73 0,05
-0,39 3,95 0,33
-0,66 4,59 -0,64
0,39 0,58 0,85
-0,60 1,84 -0,05
-0,94 2,74 -0,41
-0,77 1,31 0,10
-0,77 2,93 -0,40
只要做:
df2.div(df1.iloc[0])
或
输出(您的输出似乎不正确:-0.008225/-0.001506=5.46
):
只要做:
df2.div(df1.iloc[0])
或
输出(您的输出似乎不正确:-0.008225/-0.001506=5.46
):
试一试
试一试
我的错。谢谢,我的错。非常感谢。
0 1 2
0 5.461554 6.970197 3.447234
1 0.833471 5.739096 0.051899
2 0.608725 3.954249 0.330002
3 0.344101 4.591432 -0.642128
4 1.392236 0.582589 0.850483
5 0.399428 1.842459 -0.049480
6 0.056049 2.742750 -0.410378
7 0.227878 1.308000 0.103748
8 0.228098 2.934002 -0.403591
9 0.981860 6.181325 -0.924867
df2[:] = df2.values/df1.values
df2
Out[170]:
0 1 2
0 5.461554 6.970197 3.447234
1 0.833471 5.739096 0.051899
2 0.608725 3.954249 0.330002
3 0.344101 4.591432 -0.642128
4 1.392236 0.582589 0.850483
5 0.399428 1.842459 -0.049480
6 0.056049 2.742750 -0.410378
7 0.227878 1.308000 0.103748
8 0.228098 2.934002 -0.403591
9 0.981860 6.181325 -0.924867