如何对pandas DataFrame中相同前缀的列执行两两相除操作

可以用单行代码实现，适配任意数量相同前缀的列，不需要提前指定前缀名称：

result = df.groupby(df.columns.str.split('_').str[0], axis=1).apply(lambda g: g.iloc[:, 0] / g.iloc[:, 1])

代码逻辑说明 #

• 先用df.columns.str.split('_').str[0]提取所有列名的前缀（也就是示例中的x、y）
• 按前缀对列做分组，相同前缀的*_A和*_B会被分到同一组
• 每组内直接用第一列（_A后缀的分子列）除以第二列（_B后缀的分母列），最终输出的DataFrame列名自动为对应的前缀

如果你的列顺序不固定，怕搞混分子分母，可以用更严谨的写法，明确指定取_A列除以_B列：

result = df.groupby(df.columns.str.split('_').str[0], axis=1).apply(lambda g: g.filter(like='_A').squeeze() / g.filter(like='_B').squeeze())

如果你需要的是1/9这类字符串格式的结果，而不是数值计算结果，可以用下面的写法：

result = pd.DataFrame({pre: df[f"{pre}_A"].astype(str) + "/" + df[f"{pre}_B"].astype(str) for pre in df.columns.str.split('_').str[0].unique()})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MathMan 99