如何将每个数字除以 python 中每一行的总和

Question

如何将每个数字除以总和？（跳过零）我想将每一行除以它的总和

例如。 0（第 0 列的数字）/2（求和列）

0 1 2 3 4 5 6 7 ... sum
0 0 0 0 1 0 0 0 ...  2

结果

0 1 2 3 4   5 6 7 ... sum
0 0 0 0 0.5 0 0 0      2

Answer 1

你可以试试这样的

#### this will contain everyother column except sum
required_columns = df.columns[~df.contains.str.contains('sum')]
### regex can also be used with contains , I m here assuming you all other column will not be named as sum , for which the division is to be performed


for col in required_colums:
    print (f'---------- {col} --------')
    df.loc[:,col] = df.loc[:,col]/df.loc[:,'sum']

Answer 2

你也可以给出这个来得到同样的答案。

df.iloc[:,:-1] = df.apply(lambda r: r/r['sum'] if r['sum'] != 0 else r['sum'],axis=1).round(2)

这个输出将是：

来源 df:

   0  1  2  3  4  5  6  7  sum
0  0  0  0  0  1  0  0  0    2
1  0  0  0  6  0  0  0  0   18
2  0  0  0  0  1  0  0  0    0
3  0  0  3  0  0  0  4  0    1

这将导致：

     0    1    2     3    4    5    6    7  sum
0  0.0  0.0  0.0  0.00  0.5  0.0  0.0  0.0    2
1  0.0  0.0  0.0  0.33  0.0  0.0  0.0  0.0   18
2  0.0  0.0  0.0  0.00  0.0  0.0  0.0  0.0    0
3  0.0  0.0  3.0  0.00  0.0  0.0  4.0  0.0    1

以上代码解释如下：

在等式的左边，我有 iloc。您可以在此处获得 iloc 的更多文档。

df.iloc[:,:-1]

这里我选择所有行（第一组:,）。第二组是列。除了最后一列 sum 列之外，我将右侧的计算值分配给了所有列。我不想替换那个值。

df.apply 将一次处理一行数据帧。在此处查看 df.apply 的示例

在这里，我选择第一行 (r) 并进行处理。您想要计算列 (x) / 列 ('sum')。这就是我正在做的。它对行中的每一列执行此操作。

我也在检查 r['sum'] 是否不等于零以避免被零除错误。如果 r['sum'] 的值为零，那么我将发送 r['sum']（或零）。

DataFrame 对象有两个轴：“轴 0”和“轴 1”。 “axis 0”代表行，“axis 1”代表列。我正在使用 axis = 1 遍历行而不是每列中的值。

希望这个解释对您有所帮助。

如何将每个数字除以 python 中每一行的总和

how do I divide each number by sum of each row in python

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