规范化熊猫数据框的行数其总和

Question

我有一个包含光谱数据和元数据的熊猫数据框。这些列用多索引进行标记，以便df['wvl']给出谱图并且df['meta']给出元数据。在df['wvl']内，列标签是光谱仪通道的波长值。

我想要做的就是将该行的总和标准化为df['wvl']的每一行，以便将行中的值相加得出总数为1.0。

下面是数据帧的一行是这样的：

df['wvl'].iloc[0] 
246.050003  128.533035 
246.102005  102.756321 
246.156006  99.930775 
...  
848.697205  121.313347 
848.896423  127.011662 
849.095703  123.234168 
Name: 0, dtype: float64 

但是，当我做这样的事情：

df['wvl'].iloc[0]=df['wvl'].iloc[0]/df['wvl'].iloc[0].sum() 

什么也没有发生！我得到确切的相同的价值观：

df['wvl'].iloc[0] 
246.050003  128.533035 
246.102005  102.756321 
246.156006  99.930775 
...  
848.697205  121.313347 
848.896423  127.011662 
849.095703  123.234168 
Name: 0, dtype: float64 

如果我创建一个临时变量来保存该行，我可以做归一化就好了：

temp=df['wvl'].iloc[0] 

temp=temp/temp.sum() 

temp 
246.050003 0.000027 
246.102005 0.000022 
246.156006 0.000021 
       ... 
848.697205 0.000026 
848.896423 0.000027 
849.095703 0.000026 
Name: 0, dtype: float64 

但是，如果我尝试更换数据框行归一化的临时变量，没有任何反应：

df['wvl'].iloc[0]=temp 

df['wvl'].iloc[0] 
246.050003  128.533035 
246.102005  102.756321 
246.156006  99.930775 
       ...  
848.697205  121.313347 
848.896423  127.011662 
849.095703  123.234168 
Name: 0, dtype: float64 

我明明在这里的东西，但我想不出什么，它的驾驶我疯狂。帮帮我？提前致谢！

Answer 1

您可以使用

df.div(df.sum(axis=1), axis=0) 

df.sum(axis=1)总结了每一行; df.div(..., axis=0)然后分开。

实施例：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}) 
>>> df.div(df.sum(axis=1), axis=0) 
    a b 
0 0.250000 0.750000 
1 0.333333 0.666667