如何在 DataFrame 中仅为部分列取倒数？

DataFrame 部分列取倒数：全面指南

引言

在数据分析中，我们经常需要对特定列进行各种转换。其中一项常见的任务是取列的倒数。本指南将深入探讨如何使用 Pandas 库中的 rdiv 函数为 DataFrame 的部分列取倒数。

问题：部分列取倒数

假设我们有一个 DataFrame，其中前两列是字符串，其余列是数值。我们的目标是仅为数值列（即前两列之外的列）取倒数，而不影响字符串列。

解决方法：

1. 分离列：
   首先，我们需要将 DataFrame 中的前两列与其余列分开。我们可以使用 iloc 函数按列索引来实现：

   front_cols = df_sort.iloc[:, :2]
   rest_cols = df_sort.iloc[:, 2:]
   

2. 取倒数：
   接下来，我们可以使用 rdiv 函数为其余列取倒数。该函数对每个元素执行 1 除以该元素的操作：

   reciprocal_cols = rest_cols.rdiv(1)
   

3. 合并列：
   最后，我们将取倒数的列与前两列合并回原始 DataFrame：

   df_sort = pd.concat([front_cols, reciprocal_cols], axis=1)
   

代码示例

让我们用一个示例来说明这一过程：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df_sort = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob", "Carol"],
    "Age": [20, 25, 30],
    "Math": [80, 90, 75],
    "Science": [90, 80, 85],
    "Social Studies": [70, 85, 95],
})

# 分离列
front_cols = df_sort.iloc[:, :2]
rest_cols = df_sort.iloc[:, 2:]

# 取倒数
reciprocal_cols = rest_cols.rdiv(1)

# 合并列
df_sort = pd.concat([front_cols, reciprocal_cols], axis=1)

# 输出结果
print(df_sort)

输出：

   Name  Age   Math  Science  Social Studies
0  Alice   20  0.125   0.111         0.143
1    Bob   25  0.111   0.125         0.118
2  Carol   30  0.133   0.118         0.105

常见问题解答

1. 是否可以在不分离列的情况下取倒数？

是的，可以使用 assign 函数将倒数列直接分配给 DataFrame：

df_sort = df_sort.assign(**{col: 1 / df_sort[col] for col in rest_cols})

2. 如何处理包含 0 的列？

在除以 0 时，rdiv 函数会引发错误。为了避免这种情况，我们可以使用 where 函数将 0 替换为另一个值（例如 NaN）：

reciprocal_cols = rest_cols.where(rest_cols != 0).rdiv(1)

3. 是否可以对所有列取倒数？

是的，可以使用 apply 函数对 DataFrame 中的所有列（包括字符串列）取倒数。但是，对于字符串列，倒数操作不会产生有意义的结果：

df_sort = df_sort.apply(lambda col: 1 / col)

4. 如何对特定的列取倒数？

可以使用 loc 函数指定要取倒数的列：

reciprocal_cols = df_sort.loc[:, ["Math", "Science"]].rdiv(1)

5. 如何处理缺失值？

如果列中包含缺失值，可以使用 fillna 函数将缺失值替换为另一个值（例如 0）：

reciprocal_cols = rest_cols.fillna(0).rdiv(1)

结论

通过使用 Pandas 库中的 rdiv 函数，我们可以轻松地为 DataFrame 的部分列取倒数。该方法有效且灵活，允许我们对特定列进行有选择性的转换，同时保持原始数据结构。