为什么在两个数据帧之间按元素划分，每个数据帧一列，结果为 NaN，两列？-解网

问：

import pandas as pd

df0 = pd.DataFrame({'a': [864371.0, 864383.0, 864364.0, 864381.0, 864364.0]})

df1 = pd.DataFrame({'b': [867318.0, 867315.0, 867323.0, 867331.0, 867327.0]})

df0/df1
    a   b
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN
4 NaN NaN

为什么我没有得到元素明智的除法？

我期待一个元素明智的划分

Python 数据帧 NAN 划分

通常，当您在这样的数据帧之间进行操作时，pandas 会在执行操作之前对齐轴。这意味着它不会只是将 df1 中的任何元素除以 df2 中似乎处于相同位置的任何元素。相反，它会将 df1 中的任何元素除以 df2 中具有相同索引值和相同列名的元素。

在您的示例中，两个数据帧具有相同的索引，因此索引对齐方式按预期工作。但列名不同。因此，要获得预期的结果，请按照 Mark 的建议将其中一列重命名为另一个数据帧中的列名，或者将一个系列显式划分为另一个系列：

df0.a / df1.b

0    0.996602
1    0.996619
2    0.996588
3    0.996599
4    0.996584
dtype: float64

上一个：从所选记录中提取汇总作为值的划分

下一个：一步方程

为什么在两个数据帧之间按元素划分，每个数据帧一列，结果为 NaN，两列？

Why element wise division between two dataframes with one column each result in NaN and two columns?

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