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pandas dataframeは新しい列を作成し、同じdfから計算された値を入力します

これは私のdfの簡単な例です：

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

列のデータを行ごとに合計したい：

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

さて、ここから私の質問が来ます！ 4つの新しい列を作成し、すべての行の合計（合計）からパーセント値を計算します。したがって、最初の新しい列の最初の値は（0.095389/4.258550）であり、2番目の新しい列の最初の値（0.556978/4.258550）...などです。

pythonpandascalculated-columns
29
jonas

これは、次のように各列に対して手動で簡単に実行できます。

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

すべての列に対してこれを1ステップで実行する場合は、divメソッドを使用できます（ http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching -broadcasting-behavior ）：

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

そして、同じデータフレームに1ステップで追加したい場合：

>>> 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
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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
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waitingkuo