Python 遍历列并划分列值，创建新列，结果为列

我正在处理人口普查数据，这些列提供了年龄组，而不是离散的年龄。为了按代处理数据（千禧一代、婴儿潮一代等等），我需要将这些数据转换为一年。（即，一列用于5-9岁年龄段，而不是一列用于5岁年龄段，一列用于6岁年龄段等）

因为我只是想确定趋势，所以我可以将每个年龄组平均分割，得到每年的离散值

我希望遍历每个列，并创建5个新列，每个列的原始列值除以5（因为每个组有5年）

我尝试将新列名和要等分的列的索引的变量都设置为零

然后，我编写了一个for循环来迭代数据帧中的每一列。在这个循环中，我有一个嵌套的for循环，因此它对每一列执行5次操作。然后，我在内部for循环中每次增加新列名的n值，并在外部for循环中增加被划分的列的索引的s值循环

df = pd.DataFrame([[6.8, 6.5], [5.2, 8.9], [6.4, 7.6]], columns= ['Under 5 years', '5 to 9 years'])

## Set up variables. 'n' is for the new column name. 's' is the index of the column to be divided.

n= 0 
s = 0

## For loop to iterate through each column in the dataframe and perform the operation on each column 5 times before moving onto the next column:

for s in df.iteritems():
    for i in range(5):
        df['{}'.format(n)].iloc = df[s].iloc/5
        n+=1 
     s+=1

我一直收到一个类型错误：在5年以下，dtype:float64）“是一个无效的密钥

我不知道如何解决这个错误，或者代码的其余部分是否可以正常工作

所需的输出将是以下数据帧：

df = pd.DataFrame([[6.8, 6.5, 1.36, 1.36, 1.36, 1.36, 1.36, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3, 1.3], [5.2, 8.9, 1.04, 1.04, 1.04, 1.04, 1.04, 1.78, 1.78, 1.78, 1.78, 1.78], [6.4, 7.6, 1.28, 1.28, 1.28, 1.28, 1.28, 1.52, 1.52, 1.52, 1.52, 1.52]], columns=['Under 5 years', '5 to 9 years', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'])

---

这一行

df['{}'。格式（n）]。iloc=df[s]。iloc/5

完全错误：

• s

  不是列名，而是一对

  （列名，列）

  ，因此它不能用于索引数据帧

• iloc

  也是错误的，而且毫无用处
• 更改您正在迭代的内容是非常危险的，因此在df.iteritems（）中的

  for s:

  循环中，您不应该向

  df

根据预期结果，您需要的是：

cols = df.columns.tolist()
for j, s in enumerate(cols):  # ok cols is a plain list
    for i in range(5):
        df[str(i + 5*j)] = df[s]/5

---

这一行

df['{}'。格式（n）]。iloc=df[s]。iloc/5

完全错误：

• s

  不是列名，而是一对

  （列名，列）

  ，因此它不能用于索引数据帧

• iloc

  也是错误的，而且毫无用处
• 更改您正在迭代的内容是非常危险的，因此在df.iteritems（）中的

  for s:

  循环中，您不应该向

  df

根据预期结果，您需要的是：

cols = df.columns.tolist()
for j, s in enumerate(cols):  # ok cols is a plain list
    for i in range(5):
        df[str(i + 5*j)] = df[s]/5

为什么不直接使用

为什么不直接使用

---

请为您的问题提供解决方案。请参阅有关创建的链接，以便我们知道如何帮助您better@G.Anderson完成。谢谢你的链接。在提供输入的情况下，你想要的输出是什么？您的问题并不完全清楚什么是

df_编号

？@G.Anderson已更新以包含所需的df输出请为您的问题提供答案。请参阅有关创建的链接，以便我们知道如何帮助您better@G.Anderson完成。谢谢你的链接。在提供输入的情况下，你想要的输出是什么？从您的问题中还不完全清楚什么是

df_编号

？@G.Anderson更新以包含所需的df输出