如何对含非数值列的两个pandas DataFrame做除法并保留非数值列？

这个报错太常见啦——div()默认会尝试对所有列执行除法操作，而你的Group列是字符串类型，字符串之间没法做除法运算，自然就抛出TypeError了。下面给你两种实用的解决方案：

方法一：自动识别数值列处理（适合多数值列场景） #

先提取两个DataFrame里的数值列完成除法计算，再把非数值列拼接回去，不用手动列名：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame(
    [ ['group1', 1., 2.], ['group1', 3., 4.], ['group1', 5., 6.] ],
    columns=['Group', 'A', 'B']
)
b = pd.DataFrame(
    [ ['group1', 7., 8.], ['group1', 9., 10.], ['group1', 11., 12.] ],
    columns=['Group', 'A', 'B']
)

# 筛选出所有数值列执行除法
numeric_div_result = b.select_dtypes(include='number').div(a.select_dtypes(include='number'))
# 拼接非数值列（这里取a的Group列，和b的内容一致）
final_result = pd.concat([a[['Group']], numeric_div_result], axis=1)

print(final_result)

执行后输出：

Group         A         B
0  group1  7.000000  4.000000
1  group1  3.000000  2.500000
2  group1  2.200000  2.000000

方法二：手动指定数值列（适合列数少、明确目标列的场景） #

直接复制原DataFrame的结构，只对需要计算的数值列替换结果，逻辑更直观：

import pandas as pd

a = pd.DataFrame(
    [ ['group1', 1., 2.], ['group1', 3., 4.], ['group1', 5., 6.] ],
    columns=['Group', 'A', 'B']
)
b = pd.DataFrame(
    [ ['group1', 7., 8.], ['group1', 9., 10.], ['group1', 11., 12.] ],
    columns=['Group', 'A', 'B']
)

# 复制a的结构，保留非数值列
final_result = a.copy()
# 对指定数值列执行除法并替换原数据
final_result[['A', 'B']] = b[['A', 'B']].div(a[['A', 'B']])

print(final_result)

输出和上面完全一致，适合你明确知道哪些是数值列的场景。

小提醒 #

如果你的非数值列在两个DataFrame中内容不一样，记得根据需求选择保留哪一个的非数值列（比如用a[['Group']]还是b[['Group']]）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pault