【Pandas】pandas Series truediv

Pandas2.2 Series

Binary operator functions

方法 描述
Series.add() 用于对两个 Series 进行逐元素加法运算
Series.sub() 用于对两个 Series 进行逐元素减法运算
Series.mul() 用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算
Series.div() 用于对两个 Series 进行逐元素除法运算
Series.truediv() 用于执行真除法(即浮点数除法)操作

pandas.Series.truediv

pandas.Series.truediv 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法,用于执行真除法(即浮点数除法)操作。这个方法可以将当前 Series 中的每个元素与另一个 Series、标量或其他可迭代对象中的对应元素进行除法运算。

参数说明
  • other: 另一个 Series、标量或其他可迭代对象,用于执行除法运算。
  • level: 如果两个 Series 对象的索引是多重索引,则可以指定在哪个级别进行对齐。
  • fill_value: 如果在对齐过程中出现缺失值(NaN),可以使用 fill_value 指定一个值来填充这些缺失值,从而避免产生 NaN 结果。
  • axis: 指定操作的轴,默认为 0。
返回值

返回一个新的 Series 对象,其中包含除法运算的结果。

示例
示例1: 标量除法
python 复制代码
import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40])
result = s.truediv(10)
print(result)

输出:

复制代码
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
dtype: float64
示例2: Series 除法
python 复制代码
import pandas as pd

s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40])
s2 = pd.Series([2, 4, 5, 10])
result = s1.truediv(s2)
print(result)

输出:

复制代码
0    5.0
1    5.0
2    6.0
3    4.0
dtype: float64
示例3: 使用 fill_value 处理缺失值
python 复制代码
import pandas as pd
import numpy as np

s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([2, 4, 5], index=['a', 'b', 'c'])
result = s1.truediv(s2, fill_value=1)
print(result)

输出:

复制代码
a     5.0
b     5.0
c     6.0
d    40.0
dtype: float64

在这个例子中,s2 没有索引 'd',因此在对齐时 s2['d'] 被视为缺失值,并用 fill_value 指定的值 1 来代替,从而计算出 40.0

相关推荐
七七知享3 小时前
深入探索Python Pandas:解锁数据分析的无限可能
python·程序人生·程序员·数据挖掘·数据分析·pandas·个人开发
xiaohanbao0919 小时前
day6 python数据可视化
python·学习·信息可视化·pandas
渣渣盟1 天前
IT社团分析预测项目(pandas、numpy、sklearn)
pandas
liuweidong08021 天前
【Pandas】pandas DataFrame rmul
pandas
闲人编程1 天前
数据分析案例:能源数据分析
python·数据挖掘·数据分析·pandas·能源·数据预处理
liuweidong08022 天前
【Pandas】pandas DataFrame rsub
开发语言·python·pandas
liuweidong08022 天前
【Pandas】pandas DataFrame radd
开发语言·python·pandas
AAA顶置摸鱼2 天前
使用 Pandas 进行多格式数据整合:从 Excel、JSON 到 HTML 的处理实战
json·excel·pandas
liuweidong08023 天前
【Pandas】pandas DataFrame dot
pandas
浅浅2806 天前
numpy、pandas内存优化操作整理
数据结构·经验分享·python·学习·性能优化·numpy·pandas