使用具有浮点值的熊猫在python中将一个数据帧除以另一个数据帧答案

【问题标题】：Dividing one dataframe by another in python using pandas with float values使用具有浮点值的熊猫在python中将一个数据帧除以另一个数据帧
【发布时间】：2022-11-17 22:23:01
【问题描述】：

我有两个单独的数据框，名为 df1 和 df2，如下所示：

    Scaffold  Position  Ref_Allele_Count  Alt_Allele_Count  Coverage_Depth  Alt_Allele_Frequency
0          1        11                 7                51              58              0.879310
1          1        16                20                95             115              0.826087
2          2         9                 9                33              42              0.785714
3          2        12                86                51             137              0.372263
4          2        67                41                98             139              0.705036
5          3         8                 0                 0               0              0.000000
6          4        99                32                26              58              0.448276
7          4       101               100                24             124              0.193548
8          4       115                69                26              95              0.273684
9          5         6                40                57              97              0.587629
10         5        19                53                87             140              0.621429
    Scaffold  Position  Ref_Allele_Count  Alt_Allele_Count  Coverage_Depth  Alt_Allele_Frequency
0          1        11                 7                64              71              0.901408
1          1        16                10                90             100              0.900000
2          2         9                79                86             165              0.521212
3          2        12                12                73              85              0.858824
4          2        67                54                96             150              0.640000
5          3         8                 0                 0               0              0.000000
6          4        99                86                28             114              0.245614
7          4       101                32                25              57              0.438596
8          4       115                97                16             113              0.141593
9          5         6                86                43             129              0.333333
10         5        19                59                27              86              0.313953

我已经在 Allele_Count 和 Coverage Depth 中找到 df1 和 df2 的总和值，但我需要将两个 df 的结果 Alt_Allele_Count 和 Coverage_Depth 彼此相除以细化总等位基因频率 (AF)。我尝试将两个变量分开并收到错误消息： TypeError: float() 参数必须是字符串或数字，而不是“DataFrame” 当我尝试将它们转换为浮点数时，当我将其作为 df 放置时将其转换为该表：

    Alt_Allele_Count  Coverage_Depth
0                NaN             NaN
1                NaN             NaN
2                NaN             NaN
3                NaN             NaN
4                NaN             NaN
5                NaN             NaN
6                NaN             NaN
7                NaN             NaN
8                NaN             NaN
9                NaN             NaN
10               NaN             NaN

到目前为止我的代码：

import csv
import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.read_csv('C:/Users/Tom/Python_CW/file_pairA_1.csv')
df2 = pd.read_csv('C:/Users/Tom/Python_CW/file_pairA_2.csv')
print(df1)
print(df2)


Ref_Allele_Count = (df1[['Ref_Allele_Count']] + df2[['Ref_Allele_Count']])
print(Ref_Allele_Count)

Alt_Allele_Count = (df1[['Alt_Allele_Count']] + df2[['Alt_Allele_Count']])
print(Alt_Allele_Count)

Coverage_Depth = (df1[['Coverage_Depth']] + df2[['Coverage_Depth']]).astype(float)
print(Coverage_Depth)

AF = Alt_Allele_Count / Coverage_Depth

print(AF)

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

在引用 pandas 列时使用双括号有什么具体原因吗？（例如 df2[['xxxxxxxx']] 而不是 df2[['xxxxxxxxxxx']]）

【讨论】：

好抓，就是这个道理。请对此进行编辑，使其看起来更像是一个答案，而不是评论/问题。