熊猫数据框：分割和替换

Question

背景

我正在使用 JupyterLab 和 Anaconda。

我有 2 个类似的数据框。我想将一个数据帧的（部分/子集）除以（的部分/子集），然后更新原始数据帧。以下是我写的代码：

编写的代码

def f_test_df(n_rows, n_cols):
    df_local = pd.DataFrame(np.random.rand(n_rows, n_cols))
    df = df_local.applymap(lambda x: round(x*10))
    return df 

np.random.seed(seed=1)

df1 = f_test_df(4, 4)
df1.rename(columns={0:'test'}, inplace=True)
df2 = f_test_df(4, 4)
df2.rename(columns={0:'test'}, inplace=True)
df_div = df1.iloc[:, 1:].div(df2.iloc[:, 1:])
minimum_value = 2
display(df1)

display(df2)

display(df_div)

df1.iloc[:, 1:].replace(df_div, inplace=True)
df1

预期结果

我希望 df1 由获得的除法 (df_div) 更新。从输出中可以看出，df1 没有更新。我应该如何纠正除法过程？

Answer 1

我认为最简单的是分配回来：

df1.iloc[:, 1:]  = df1.iloc[:, 1:].div(df2.iloc[:, 1:])

print(df1)
   test         1         2         3
0     4  1.166667  0.000000  1.500000
1     1  0.100000  0.666667  0.428571
2     4  0.555556  4.000000       inf
3     2  1.000000  0.000000  1.750000