熊猫数据框：如何将列列表除以另一列？

Question

数据源： Credit Card Default Prediction Dataset

我想归一化（划分）用户过去6个月的账单金额和账单金额（总共12列，分别为：“ BILL_AMT1”，“ BILL_AMT2”，...“ BILL_AMT6”，“ PAY_AMT1”，.. 。，“ PAY_AMT6”）的信用额度“ LIMIT_BAL”

因此，例如，如果他在第一个月的帐单“ BILL_AMT1”为$ 7,000 USD，而他的总信用额度“ LIMIT_BAL”为$ 10,000 USD，我想使“ BILL_AMT1” = 0.7。我想对所有12列都执行此操作，从“ BILL_AMT1”一直到“ PAY_AMT6”

这是一种非常笨拙的方法，但是我相信有更好的方法可以做到这一点

import pandas as pd
import numpy as np

# Read and preview the data
df = pd.read_excel("C:\\JOE\\Data Science & Machine Learning\\PROJECT - CREDIT CARD DEFAULT PREDICTION\\default of credit card clients.xls", sheet_name="Data", header=1, index_col=0)

# list_to_normalize = ["BILL_AMT1", ... "PAY_AMT6"]
list_of_bill_amt = ["BILL_AMT"+str(i) for i in range(1,7)]
list_of_pay_amt = ["PAY_AMT"+str(i) for i in range(1,7)]
list_to_normalize = list_of_bill_amt + list_of_pay_amt

for item in list_to_normalize:
    df[item] = df[item].div(df["LIMIT_BAL"], axis=0)

我知道所有12列都是连续的，所以为什么我不能做这样的事情？

df.loc["BILL_AMT1":"PAY_AMT6"] = df.loc["BILL_AMT1":"PAY_AMT6"].div(df.loc["LIMIT_BAL"], axis=0)

或者这个

df.columns["BILL_AMT1":"PAY_AMT6"] = df.columns["BILL_AMT1":"PAY_AMT6"] / df.columns["LIMIT_BAL"]

非常感谢您的帮助！我真的很感激！