Pandasでカラム間の計算

Question

前提・実現したいこと

Pandasでデータフレームの操作を勉強しています。

下記のデータフレームで例えると
利客数に対してアウターの購入率を出したければ
df['アウター'] / df['来客'] * 100 もしくは
df.iloc[:,2] / df.iloc[:,1] * 100 で出せます。

これを1:1ではなく、来客：各カテゴリで計算する方法がわかりません。
アウターだけでなくトップス・ボトムス・インナー・シューズもまとめて購入率を出したいです。

該当のソースコード

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'店舗':['shop1', 'shop2', 'shop3', 'shop4', 'shop5', 'shop6', 'shop7', 'shop8', 'shop9', 'shop10'],
                   '来客':[45, 132, 78, 154, 39, 57, 83, 117, 96, 44],
                   'アウター':[0, 4, 1, 5, 0, 1, 0, 8, 2, 0],
                   'トップス':[3, 11, 5, 18, 1, 2, 4, 15, 12, 3],
                   'ボトムス':[1, 8, 3, 12, 1, 3, 8, 10, 8, 0],
                   'インナー':[3, 7, 10, 8, 2, 5, 6, 1, 0, 5],
                   'シューズ':[0, 2, 0, 5, 0, 1, 1, 3, 0, 0]})

df.set_index('店舗')
df.iloc[:,2] / df.iloc[:,1] * 100

試したこと

アウターのカラム以降を指定すればいいのかと思い
df.iloc[:,2:] / df.iloc[:,1] * 100
を試しましたが、値が全てNaNのデータフレームが出力されてしまいました。

ご教示のほどよろしくお願いいたします。

Comments

[tiitoi]

「来客：各カテゴリで計算」とは結果としてどのような DataFrame が得られることを期待していますか？

[jojaku]

元のデータフレームの購入数が、購入率に置き換わっているものを出力したいです

Answer 1

df.divを使えば良さそうです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'店舗':['shop1', 'shop2', 'shop3', 'shop4', 'shop5', 'shop6', 'shop7', 'shop8', 'shop9', 'shop10'],
                   '来客':[45, 132, 78, 154, 39, 57, 83, 117, 96, 44],
                   'アウター':[0, 4, 1, 5, 0, 1, 0, 8, 2, 0],
                   'トップス':[3, 11, 5, 18, 1, 2, 4, 15, 12, 3],
                   'ボトムス':[1, 8, 3, 12, 1, 3, 8, 10, 8, 0],
                   'インナー':[3, 7, 10, 8, 2, 5, 6, 1, 0, 5],
                   'シューズ':[0, 2, 0, 5, 0, 1, 1, 3, 0, 0]})

df = df.set_index('店舗')
df_cal = df.div(df["来客"], axis=0).drop("来客", axis=1)*100
print(df_cal)
#             アウター       トップス      ボトムス       インナー      シューズ
# 店舗                                                        
# shop1   0.000000   6.666667  2.222222   6.666667  0.000000
# shop2   3.030303   8.333333  6.060606   5.303030  1.515152
# shop3   1.282051   6.410256  3.846154  12.820513  0.000000
# shop4   3.246753  11.688312  7.792208   5.194805  3.246753
# shop5   0.000000   2.564103  2.564103   5.128205  0.000000
# shop6   1.754386   3.508772  5.263158   8.771930  1.754386
# shop7   0.000000   4.819277  9.638554   7.228916  1.204819
# shop8   6.837607  12.820513  8.547009   0.854701  2.564103
# shop9   2.083333  12.500000  8.333333   0.000000  0.000000
# shop10  0.000000   6.818182  0.000000  11.363636  0.000000

Comments

[jojaku]

まさしくやりたかったことです！ありがとうございます！