私はn×mのパンダのデータフレームと長さgのパンダシリーズを持っています。インデックスに基づいてシリーズごとにデータフレームを分割するにはどうすればよいですか?パンダはdf n x mをインデックスで直列長で割る
これまでのところ、私はこのシリーズをデータフレームとマージしています。単純に1つのセルをもう一方のセルに分割しています。
おかげ
私はn×mのパンダのデータフレームと長さgのパンダシリーズを持っています。インデックスに基づいてシリーズごとにデータフレームを分割するにはどうすればよいですか?パンダはdf n x mをインデックスで直列長で割る
これまでのところ、私はこのシリーズをデータフレームとマージしています。単純に1つのセルをもう一方のセルに分割しています。
おかげ
IIUC Series
の長さはdf
使用div
の長さと同じである場合:
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6],
'C':[7,8,9],
'D':[1,3,5],
'E':[5,3,6],
'F':[7,4,3]})
print (df)
A B C D E F
0 1 4 7 1 5 7
1 2 5 8 3 3 4
2 3 6 9 5 6 3
s = pd.Series([1,2,3])
print (s)
0 1
1 2
2 3
dtype: int6
print (df.div(s, axis=0))
A B C D E F
0 1.0 4.0 7.0 1.000000 5.0 7.0
1 1.0 2.5 4.0 1.500000 1.5 2.0
2 1.0 2.0 3.0 1.666667 2.0 1.0
長さが異なる場合は、あなたがNaN
を得る:
s = pd.Series([1,2])
print (s)
0 1
1 2
dtype: int64
print (df.div(s, axis=0))
A B C D E F
0 1.0 4.0 7.0 1.0 5.0 7.0
1 1.0 2.5 4.0 1.5 1.5 2.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
私は別の長さを持っていますが、インデックスは同じです。だから私はインデックスで割ります – tadalendas
私の解決策はあなたのために働くことはありません?そうでない場合は、私のサンプルで希望の出力を追加できますか? – jezrael
は小さなタイプでしたが、ソリューションのおかげで – tadalendas
あなたが代表を投稿することができます例えば実際に依存している例です。例えば、長さが一致しない場合は失敗します。 – EdChum