大熊猫据帧创建新列，并从同一DF

这里与计算值补是我的DF的一个简单的例子：大熊猫据帧创建新列，并从同一DF

ds = pd.DataFrame(np.abs(randn(3, 4)), index=[1,2,3], columns=['A','B','C','D']) 
ds 
     A   B   C   D 
1 1.099679 0.042043 0.083903 0.410128 
2 0.268205 0.718933 1.459374 0.758887 
3 0.680566 0.538655 0.038236 1.169403

我想总结这些列中的数据行明智：

ds['sum']=ds.sum(axis=1) 
ds 
     A   B   C   D  sum 
1 0.095389 0.556978 1.646888 1.959295 4.258550 
2 1.076190 2.668270 0.825116 1.477040 6.046616 
3 0.245034 1.066285 0.967124 0.791606 3.070049

现在，我的问题来了！我想创建4个新列，并根据每行中的总和（总和）计算百分比值。因此，第一个新列中的第一个值应该是（0.095389/4.258550），第二个新列中的第一个值（0.556978/4.258550）...等等...... 请帮助

来源

2013-08-29 jonas

您可以轻松地手动执行此操作对于像这样的每一列：

df['A_perc'] = df['A']/df['sum']

如果你想这样做，在一个步骤中所有列，您可以使用div方法（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching-broadcasting-behavior）：

ds.div(ds['sum'], axis=0)

如果你想在这一步加入到同一个数据帧：

>>> ds.join(ds.div(ds['sum'], axis=0), rsuffix='_perc') 
      A   B   C   D  sum A_perc B_perc \ 
1 0.151722 0.935917 1.033526 0.941962 3.063127 0.049532 0.305543 
2 0.033761 1.087302 1.110695 1.401260 3.633017 0.009293 0.299283 
3 0.761368 0.484268 0.026837 1.276130 2.548603 0.298739 0.190013 

    C_perc D_perc sum_perc 
1 0.337409 0.307517   1 
2 0.305722 0.385701   1 
3 0.010530 0.500718   1

来源

2013-08-29 07:49:14 joris

谢谢!!正是我想要的 – jonas

当做这样的事情时，大熊猫是否保证行排序不会改变？ – kalu

是的，行排序肯定是保留的。 – joris

In [56]: df = pd.DataFrame(np.abs(randn(3, 4)), index=[1,2,3], columns=['A','B','C','D']) 

In [57]: df.divide(df.sum(axis=1), axis=0) 
Out[57]: 
      A   B   C   D 
1 0.319124 0.296653 0.138206 0.246017 
2 0.376994 0.326481 0.230464 0.066062 
3 0.036134 0.192954 0.430341 0.340571

来源

2013-08-29 08:03:58 waitingkuo

为了清楚起见，'div'和'divide'是相同的（只是别名） – joris

大熊猫据帧创建新列，并从同一DF

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