这是我的df的简化示例：
ds = pd.DataFrame(np.abs(randn(3, 4)), index=[1,2,3], columns=['A','B','C','D'])
ds
A B C D
1 1.099679 0.042043 0.083903 0.410128
2 0.268205 0.718933 1.459374 0.758887
3 0.680566 0.538655 0.038236 1.169403
我想按行对列中的数据求和：
ds['sum']=ds.sum(axis=1)
ds
A B C D sum
1 0.095389 0.556978 1.646888 1.959295 4.258550
2 1.076190 2.668270 0.825116 1.477040 6.046616
3 0.245034 1.066285 0.967124 0.791606 3.070049
现在，我的问题来了！我想创建4个新列，并从每一行的总和中计算百分比值。因此，第一个新列中的第一个值应该是（0.095389 / 4.258550），第二个新列中的第一个值（0.556978 / 4.258550）...依此类推...请帮助
您可以像这样手动轻松地为每个列执行此操作：
df['A_perc'] = df['A']/df['sum']
如果要一步一步对所有列进行此操作，则可以使用div方法（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching-broadcasting-behavior）：
ds.div(ds['sum'], axis=0)
如果要一步将其添加到同一数据框中，请执行以下操作：
>>> ds.join(ds.div(ds['sum'], axis=0), rsuffix='_perc')
A B C D sum A_perc B_perc \
1 0.151722 0.935917 1.033526 0.941962 3.063127 0.049532 0.305543
2 0.033761 1.087302 1.110695 1.401260 3.633017 0.009293 0.299283
3 0.761368 0.484268 0.026837 1.276130 2.548603 0.298739 0.190013
C_perc D_perc sum_perc
1 0.337409 0.307517 1
2 0.305722 0.385701 1
3 0.010530 0.500718 1
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