pandas dataframe创建新列并填充来自相同df的计算值

Question

这是我的df的简化示例:

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

我想在行中明智地总结数据:

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,并计算每行中总和(总和)的百分比值.因此,第一个新列中的第一个值应为(0.095389/4.258550),第二个新列中的第一个值(0.556978/4.258550)......依此类推......请帮助

Answer 1

您可以手动轻松地为每列执行此操作,如下所示:

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

如果要对所有列一步完成此操作,可以使用该div方法(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching-broadcasting-behavior):

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

如果您希望将此步骤添加到同一数据帧中:

>>> 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  

Answer 2

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