Teilen Sie einen Datenrahmen durch einen anderen Datenrahmen gemäß Index

Question

Ich versuche, Zeilen eines Datenrahmens durch die gleiche Indexzeile in einem anderen Datenrahmen zu teilen. Es gibt die gleiche Anzahl von Spalten in jedem Datenrahmen.

Ziel ist es, eine Liste von Spalten durch eine andere Liste von Spalten zu teilen. Gibt es eine Möglichkeit, dies in Pandas zu tun?

Hier ist ein Beispieldaten:

import pandas as pd 
import numpy as np 
data1 = {"a":[10.,20.,30.,40.,50.], 
     "b":[900.,800.,700.,600.,500.], 
     "c":[2.,4.,6.,8.,10.]} 
data2 = {"f":[1.,2.,3.,4.], 
     "g":[900.,800.,700.,600.], 
     "h":[10.,20.,30.,40.]} 
df1 = pd.DataFrame(data1) 
df2 = pd.DataFrame(data2) 

Erwartete Ausgabe:

a/f b/g c/h 
0 10.0 1.0 0.2 
1 10.0 1.0 0.2 
2 10.0 1.0 0.2 
3 10.0 1.0 0.2 
4 NaN NaN NaN 

Ab jetzt habe ich diese kleine Funktion verwende ich schrieb:

def divDF(df1, df2): 
    nRow, nCol = df1.shape 
    result = pd.DataFrame(np.empty((nRow, nCol)), index=df1.index) 
    for col in range(nCol): 
     result.iloc[:,col] = df1.iloc[:,col]/df2.iloc[:,col] 
    return result 

Ist das der Nur so oder gibt es einen schnelleren Weg?

Answer 1

Pandas macht eine intrinsische Datenausrichtung. Wenn Sie also Ihren Zeilenindex und die Spalte in beiden Datenfomen gleich markieren, führt Pandas die Operation wie erwartet aus.

Sie benötigen Spalten zu einem gemeinsamen Namen mit Wörterbuch-Mapping alten Spaltennamen neuen Namen umbenennen wie folgt:

rn_df1 = dict(list(zip(df1.columns.values,(df1.columns+'/'+df2.columns)))) 
rn_df2 = dict(list(zip(df2.columns.values,(df1.columns+'/'+df2.columns)))) 
df1.rename(columns=rn_df1).div(df2.rename(columns=rn_df2)) 

Ausgang:

a/f b/g c/h 
0 10.0 1.0 0.2 
1 10.0 1.0 0.2 
2 10.0 1.0 0.2 
3 10.0 1.0 0.2 

Answer 2

dividieren durch Werte um Index Ausrichtung zu erhalten

dfd = df1.div(df2.values) 
dfd.columns = df1.columns + '/' + df2.columns 

dfd 

    a/f b/g c/h 
0 10.0 1.0 0.2 
1 10.0 1.0 0.2 
2 10.0 1.0 0.2 
3 10.0 1.0 0.2 

Oder

c = df1.columns + '/' + df2.columns 
pd.DataFrame(df1.values/df2.values, df1.index, c) 

    a/f b/g c/h 
0 10.0 1.0 0.2 
1 10.0 1.0 0.2 
2 10.0 1.0 0.2 
3 10.0 1.0 0.2 

---

Wiedergeburt @ ScottBoston Antwort

c = df1.columns + '/' + df2.columns 
d1 = dict(zip(df1.columns, c)) 
d2 = dict(zip(df2.columns, c)) 
df1.rename(columns=d1)/df2.rename(columns=d2) 

    a/f b/g c/h 
0 10.0 1.0 0.2 
1 10.0 1.0 0.2 
2 10.0 1.0 0.2 
3 10.0 1.0 0.2 
4 NaN NaN NaN 

Answer 3

align Mit Index Ausrichtung zu erzwingen:

df3 = np.divide(*df1.align(df2, axis=0)) 
df3.columns = df1.columns + '/' + df2.columns 

Die resultierende Ausgabe:

a/f b/g c/h 
0 10.0 1.0 0.2 
1 10.0 1.0 0.2 
2 10.0 1.0 0.2 
3 10.0 1.0 0.2 
4 NaN NaN NaN