Python 如何对pandas中的两组列执行元素操作

我有数据帧：

 c1 | c2 | c3 | c4
 5  |  4 | 9  | 3

res = pd.DataFrame(df[['c1', 'c2']].values / df[['c3', 'c4']].values)

print(res)

          0         1
0  0.555556  1.333333

我如何在c1/c2和c3/c4之间执行元素划分（或其他操作）

因此，结果是：

.5555 | 1.33333

我试过：

df[['c1', 'c2']].div(df[['c3', 'c4']], axis='index'))

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但那只是导致了南斯。

我不确定我是否正确理解了你的问题，但你可以直接将这个系列进行划分

df['c1/c2'] = df['c1'] / df['c2']

看看这个答案：

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编辑：好吧，我明白OPs现在在问什么。。请参阅其他答案。

一种解决方案是下拉到NumPy并创建一个新的数据帧：

 c1 | c2 | c3 | c4
 5  |  4 | 9  | 3

res = pd.DataFrame(df[['c1', 'c2']].values / df[['c3', 'c4']].values)

print(res)

          0         1
0  0.555556  1.333333

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非常简单，只需除以值即可

df[['c1', 'c2']]/df[['c3','c4']].values

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顺序很重要，所以一定要在分母中使用正确的顺序。不需要重新创建数据帧

是的，但我想对整个操作进行矢量化，这样我就不必对列进行for循环。这与OP的期望输出不匹配。是的，一个数据帧有两列，一列用于c1/c3的结果，另一列用于c2/c4的结果。对不起，我不清楚。