在python数据帧中划分多个列，其中分子和分母列都将根据picklis而变化

Question

我正在创建一个数据帧，它基于最终用户在选择列表上所做的选择，将一个非常大的数据帧（大约400列）配对。选择列表选项之一是最终用户想要的分母类型。下面是一个示例表，其中包含最终计算之前的所有信息。在

                county  _tcount  _tvote  _f_npb_18_count  _f_npb_18_vote  
countycode                                                                     
35              San Benito    28194   22335             2677            1741   
36          San Bernardino   912653  661838           108724           61832



countycode            _f_npb_30_count  _f_npb_30_vote                                  
35                      384             288  
36                    76749           53013

但是，我很难创建代码来自动将从第5行开始的每一列（不包括索引）除以它前面的列（每隔一列跳过一列）。我见过一些例子（Divide multiple columns by another column in pandas），但它们都使用固定的列名，这在这方面是不可能实现的。我可以通过固定列改变列（基于位置），但不能通过其他基于位置的可变列来改变列。我尝试过根据列位置修改上述链接中的代码：

^{pr2}$

输出：

[           county  _tcount  _tvote  _f_npb_18_count  _f_npb_18_vote  \
countycode                                                         
35            NaN      NaN     NaN              NaN             NaN
36            NaN      NaN     NaN              NaN             NaN]

RuntimeWarning: invalid value encountered in greater (abs_vals > 0)).any()

当红利是固定的时，[5: :2]的使用是有效的字段。如果我不能让这个工作，这不是什么大不了的（但如果有我想要的所有选项那就太好了）。在

Answer 1

我的首选是通过设置索引并使用filter分开计数和投票数据帧来组织它。然后使用join

d1 = df.set_index('county', append=True)
counts = d1.filter(regex='.*_\d+_count$').rename(columns=lambda x: x.replace('_count', ''))
votes = d1.filter(regex='.*_\d+_vote$').rename(columns=lambda x: x.replace('_vote', ''))

d1[['_tcount', '_tvote']].join(votes / counts)

                           _tcount  _tvote  _f_npb_18  _f_npb_30
countycode county                                               
35         San Benito        28194   22335   0.650355   0.750000
36         San Bernardino   912653  661838   0.568706   0.690732

Answer 2

像这样的东西怎么样

cols = my_df.columns
for i in range(2, 6):
    print(u'Creating new col %s', cols[i])
    my_df['new_{0}'.format(cols[i]) = my_df[cols[i]] / my_df[cols[i-1] 

Answer 3

我认为您可以除以由^{}创建的numpy arrays，因为这样就不会对齐列名。上次按构造函数新建DataFrame：

arr = county_select_frame.values
df1 = pd.DataFrame(arr[:,5::2] / arr[:,4::2], columns = county_select_frame.columns[5::2])

样品：

^{pr2}$