如何用Polars将DataFrame其余行除以第一行并转为百分比？

首先定义原始DataFrame：

import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    'pme-site-paginas': [118,54,24,21,20,20,18],
    'pme-midias-novo-empresas': [348,149,67,50,47,46,39],
    'pme-site-claro-mais': [8,0,0,0,0,0,0]
})

需求说明：将第一行数据视为100%基准，其余行的每列数据除以对应列的第一行值，得到百分比结果，这和Pandas中「按第一行数据进行逐列除法计算」的场景逻辑一致。

实现方法 #

通过Polars的with_columns（或select）结合first()方法即可完成计算，示例代码如下：

# 计算百分比并保留两位小数
df_percent = df.with_columns(
    [(pl.col(col) / pl.col(col).first() * 100).round(2).alias(col) for col in df.columns]
)

# 输出结果
print(df_percent)

代码说明 #

• pl.col(col).first()：获取当前列的第一行基准值
• pl.col(col) / pl.col(col).first() * 100：将列中每个元素除以基准值并转为百分比
• round(2)：保留两位小数，可根据需求调整位数
• with_columns：直接在原DataFrame结构上替换列值，若想生成新DataFrame可改用select方法

内容的提问来源于stack exchange，提问作者INGl0R1AM0R1