Выполнение вычислений с данными — фундаментальный аспект анализа данных. Одна из распространенных операций — деление DataFrame на сумму его строк. В этой статье мы рассмотрим различные методы решения этой задачи с использованием Python и Pandas. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам понять и реализовать их в ваших проектах анализа данных.

Метод 1: использование метода divс axis=0

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [5, 10, 15], 'C': [2, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Divide DataFrame by row sum
result = df.div(df.sum(axis=1), axis=0)
# Display the result
print(result)

Метод 2: использование метода apply

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [5, 10, 15], 'C': [2, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Divide DataFrame by row sum
result = df.apply(lambda x: x / x.sum(), axis=1)
# Display the result
print(result)

Метод 3. Использование широковещания

import pandas as pd
import numpy as np
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [5, 10, 15], 'C': [2, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Divide DataFrame by row sum
result = df.div(np.sum(df.values, axis=1).reshape(-1, 1))
# Display the result
print(result)

Метод 4: использование метода transform

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [5, 10, 15], 'C': [2, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# Divide DataFrame by row sum
result = df.transform(lambda x: x / df.sum(axis=1))
# Display the result
print(result)

В этой статье мы рассмотрели четыре различных метода разделения DataFrame на сумму его строк: использование метода divс axis=0, apply, широковещательная рассылка и метод transform. Каждый метод предлагает свой подход для достижения одного и того же результата. Понимая и реализуя эти методы, вы можете эффективно и результативно выполнять операции деления по строкам в ваших DataFrames в Python с помощью Pandas.

Не забудьте оптимизировать свой код и выбрать метод, соответствующий вашему конкретному случаю использования. Удачного анализа данных!