Pandas DataFrame 多列除以单列出现 NaN 值的解决方案

Pandas DataFrame 中多列同时除以单列时，如果直接使用除法运算符 /，可能会得到包含 NaN 值的 DataFrame。这是因为 Pandas 在执行除法操作前会尝试对齐参与运算的 DataFrame 和 Series，导致意料之外的结果。本文将详细解释这个问题，并提供解决方案。

问题分析

在 Pandas 中，直接使用 / 运算符进行 DataFrame 和 Series 的除法运算时，Pandas 会尝试将两者按照列名进行对齐。如果 DataFrame 的列名和 Series 的索引不匹配，就会引入 NaN 值。

例如，考虑以下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1, 10], "b": [2, 20], "c": [3, 30]})
print(df)

输出：

    a   b   c
0   1   2   3
1  10  20  30

如果我们尝试将 b 和 c 列除以 a 列：

result = df[["b", "c"]] / df["a"]
print(result)

输出：

    b   c   0
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN

可以看到，结果全部是 NaN。这是因为 Pandas 尝试将 df[["b", "c"]] 和 df["a"] 进行对齐。df["a"] 是一个 Series，没有列名，可以看作是列名为 0 的 DataFrame。因此，Pandas 会将 df[["b", "c"]] 扩展到包含列 0，并将 df["a"] 扩展到包含列 b 和 c，扩展的部分填充 NaN。最终，NaN 除以任何数都得到 NaN。

解决方案：使用 .divide() 方法

为了避免上述问题，可以使用 Pandas 的 .divide() 方法，并指定 axis=0 参数。axis=0 表示按行进行除法运算。

result = df[["b", "c"]].divide(df["a"], axis=0)
print(result)

输出：

     b    c
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0

这样就得到了正确的结果，b 和 c 列的每个元素都除以了对应行的 a 列的元素。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示了如何使用 .divide() 方法解决 NaN 值问题：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1, 10], "b": [2, 20], "c": [3, 30]})

# 使用 .divide() 方法，并指定 axis=0
result = df[["b", "c"]].divide(df["a"], axis=0)

print(result)

总结

当需要在 Pandas DataFrame 中将多列除以单列时，应避免直接使用除法运算符 /，而应使用 .divide() 方法并指定 axis=0。这样可以确保按照行进行除法运算，避免由于 Pandas 的对齐机制引入 NaN 值。理解 Pandas 的对齐机制对于编写高效、准确的数据处理代码至关重要。

以上就是Pandas DataFrame 多列除以单列出现 NaN 值的解决方案的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！