Pythonでデータフレームでの繰り返し処理の方法を知りたい。

Question

###前提・実現したいこと
レベルがかなり低いことを承知で質問します。
pandasで読み込んだCSVをデータフレーム化した後の繰り返し処理についての質問です。
私がやりたいことは以下のような処理です。
csvのC列1行目÷A列1行目をし、列で繰り返し処理をした後、D列1行目÷A列1行目の処理、E列1行目÷A列1行目･･･というように、A列固定で割り算を繰り返していく処理をしたいです。

###発生している問題・エラーメッセージ

###該当のソースコード

ここにご自身が実行したソースコードを書いてください

###試したこと

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python3系

Comments

[namnium1125]

発生した問題等を書いていただきたいです。今のままだと「〜したい」ということしか書いておらず、他の回答者様から「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」であると言われかねません。投稿後も編集できますから、もう少し形を整えてみてはいかがでしょうか?

Answer 1

計算した結果は、元の場所に書き戻すのでよいのでしょうかね？

とりあえず

C列1行目÷A列1行目をし、列で繰り返し処理をした後

この部分は特に繰り返し処理を行う必要がなく、単に df['C'] / df['A'] と記述するだけで全ての列を計算を行い、結果が１次配列(Series) で戻ります。
ですので、結果をそのままC列に書き戻すのであれば、

df['C'] = df['C'] / df['A']

のように記述してください。同様に他の列も

df['D'] = df['D'] / df['A']
df['E'] = df['E'] / df['A']
# 以下繰り返し

のように記述することで、目的が達せられるかと思います。

しかし上記のようにC列～F列の計算を全て併記するのはかったるいので、ループで処理で行いたいというのであれば、方法はいくつか有りますが、単にカラム名のリストを使って

for name in ['C','D','E','F']:
    df[name] = df[name] / df['A']

が一番簡単です。

また、for name in df: のように記述すると、全てのカラム名でループすることができますので、A列だけ除外して

for name in df:
    if name == 'A':
        continue
    df[name] = df[name] / df['A']

のように記述することもできます。

Comments

[namnium1125]

dfごと回せたんですね。。(^ ^;
勉強になりました。
m(_ _)m

[退会済みユーザー]

お二人のおかげで、私がやりたかったことが全てできました！
ありがとうございました！

あと、分かりづらい質問で失礼いたしました。
質問の仕方の勉強にもなりました。

Answer 2

とりあえず質問者様が書いてくださった内容をもとに勝手に回答してみます。

csvのC列1行目÷A列1行目をし、列で繰り返し処理をした後、

の部分について、具体的な列での繰り返し処理の内容を下さらなかったので、すべて割り算と判断しました。

回答したコードは

• C〜D列1行 ÷ A列1行 = C〜D列1行答え
• C〜D列2行 ÷ A列2行 = C〜D列2行答え
• C〜D列3行 ÷ A列3行 = C〜D列3行答え

・
・
・
を求めるものです。

「そうではなくこういうことがしたいんです」や、「ここってどういう意味ですか?」と言いたくなるようなことがあれば、返信ください。m(_ _)m

import pandas as pd

# csvファイルの読み込み
testDf = pd.read_csv("test.csv")

# ここでは以下のようなファイルを読み込んだとする
"""test.csv
   A     B  C  D  E  F
0  1  hoge  3  2  1  2
1  7  hoge  1  7  4  2
2  3  hoge  4  1  1  3
3  2  hoge  1  8  4  6
4  0  hoge  5  2  2  0
5  5  hoge  9  8  1  6
6  0  hoge  2  1  3  7
7  8  hoge  6  8  5  9
8  0  hoge  5  2  6  7
"""

# 結果を格納するための辞書
resultDic = {"C":[],
             "D":[],
             "E":[],
             "F":[]}

for i,rw_A in enumerate(testDf["A"]): # iに行数、rw_A(A列の1行)に分母
    if rw_A != 0:
        for col in resultDic.keys():
            # 質問者様の要望(列ごとの繰り返し)には沿っていないが、行ごとに割り算を実行(行ごとに繰り返し)
            resultDic[col].append(testDf[col][i]/rw_A)

    else: # 分母が0の時はNaNを代入
        for col in resultDic.keys():
            resultDic[col].append("NaN")

# 結果からDataFrameを作成
resultDf = pd.DataFrame(resultDic)
# csvファイルにセーブ
resultDf.to_csv("result.csv")

"""result.csv
          C         D         E         F
0         3         2         1         2
1  0.142857         1  0.571429  0.285714
2   1.33333  0.333333  0.333333         1
3       0.5         4         2         3
4       NaN       NaN       NaN       NaN
5       1.8       1.6       0.2       1.2
6       NaN       NaN       NaN       NaN
7      0.75         1     0.625     1.125
8       NaN       NaN       NaN       NaN
"""