如何在Pandas中实现DataFrame值除以首行值且不修改首行并保留两位小数？

要实现你的需求，核心思路是只对首行以外的行进行运算，同时确保结果保留两位小数。下面提供几种简洁的实现方式：

方法1：直接使用行索引操作（最直观） #

这种方式直接定位首行和其他行，计算后合并，逻辑清晰：

import pandas as pd
import numpy as np

# 你的原始DataFrame
df1 = pd.DataFrame(np.array([[200,200],[40,40],[80,80],[80,80]]), columns= ["Erkek","Kadin"], index=["Base","AB","C1","C2"])

# 1. 提取首行（Base行），保留原始值
base_row = df1.iloc[0:1]

# 2. 对其余行计算：每行除以首行对应列的值，乘以100转为百分比，保留两位小数
calculated_rows = df1.iloc[1:].div(base_row.iloc[0], axis=1) * 100
calculated_rows = calculated_rows.round(2)

# 3. 合并首行和计算后的行
result_df = pd.concat([base_row, calculated_rows])

# 如果需要让首行也显示为两位小数（比如200.00），可以统一格式化
result_df = result_df.round(2)

方法2：使用apply自定义函数（更灵活） #

如果需要复用逻辑，可以写一个自定义函数，针对每一列处理首行和其他行：

def calculate_percentage(col):
    # 首行保持不变，其余行除以首行对应值并转为百分比
    col.iloc[1:] = (col.iloc[1:] / col.iloc[0]) * 100
    # 保留两位小数
    return col.round(2)

# 应用函数到每一列
result_df = df1.apply(calculate_percentage)

方法3：一行代码完成（高效简洁） #

利用Pandas的广播特性，直接对非首行进行运算：

df1.iloc[1:] = (df1.iloc[1:] / df1.iloc[0]) * 100
result_df = df1.round(2)

最终效果 #

执行后你的DataFrame会变成：

如果不需要转为百分比（比如你要的是0.40而非40.00），只需要去掉* 100即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hüseyin