python – 划分两个pandas DataFrames并保留非数字列
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![python – 划分两个pandas DataFrames并保留非数字列](/upload/InfoBanner/zyjiaocheng/797/b78dc3d937574926ae11bdba4582f0ed.jpg)
我有两个包含数字和非数字值的pandas DataFrame.我想将一个除以另一个,但保留非数字列.这是一个MWE:
a = pd.DataFrame(
[
['group1', 1., 2.],
['group1', 3., 4.],
['group1', 5., 6.]
],
columns=['Group', 'A', 'B']
)
b = pd.DataFrame(
[
['group1', 7., 8.],
['group1', 9., 10.],
['group1', 11., 12.]
],
columns=['Group', 'A', 'B']
)
试图做:
b.div(a)
结果是:
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'
所以为了解决这个问题,我做了:
result = b.drop(["Group"], axis=1).div(a.drop(["Group"], axis=1))
print(result)
# A B
#0 7.0 4.0
#1 3.0 2.5
#2 2.2 2.0
哪个是正确的,但我还想保留“Group”列.
获得我想要的输出的一种方法是:
desired_output = b[["Group"]].join(result)
print(desired_output)
# Group A B
#0 group1 7.0 4.0
#1 group1 3.0 2.5
#2 group1 2.2 2.0
但我真正的DataFrames有许多非数字列.是否有更清洁/更快/更有效的方法来告诉大熊猫只划分数字列?
解决方法:
您可以使用np.divide,将掩码传递给where参数.
np.divide(b, a, where=a.dtypes.ne(object))
假设DataFrame中的非数字列相同,请使用combine_first / fillna将其返回:
np.divide(b, a, where=a.dtypes.ne(object)).combine_first(a)
Group A B
0 group1 7.0 4.0
1 group1 3.0 2.5
2 group1 2.2 2.0
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 划分两个pandas DataFrames并保留非数字列全部内容,希望文章能够帮你解决python – 划分两个pandas DataFrames并保留非数字列所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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