python - 在 python 数据框中划分几列，其中分子和分母列将根据选择列表而变化

Question

我正在创建一个数据框，方法是根据最终用户在选择列表中所做的选择来配对一个非常大的数据框(大约 400 列)。选择列表的选择之一是最终用户想要的分母类型。这是一个示例表，其中包含进行最终计算之前的所有信息。

                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，我无法创建自动将从第 5 列开始的每一列(不包括索引)除以它之前的列(跳过所有其他列)的代码。我看过示例 ( Divide multiple columns by another column in pandas )，但它们都使用固定的列名，这在这方面是无法实现的。我能够通过固定列改变列(基于位置)，但不能通过基于位置的其他可变列改变列。我尝试根据列位置修改上述链接中的代码:

calculated_frame = [county_select_frame[county_select_frame.columns[5: : 2]].div(county_select_frame[4: :2], axis=0)]

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()

[5::2] 的使用在股息是固定字段时确实有效。如果我不能让它工作，那没什么大不了的(但它会很棒拥有我想要的所有选项)。

Answer 1

我的偏好是通过设置索引并使用 filter 分别拆分计数和投票数据帧来组织它。然后使用加入

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