Pandas div()函數(shù)的具體使用

更新時(shí)間：2023年03月31日 15:03:01 作者：山茶花開(kāi)時(shí)。

本文主要介紹了Pandas div()函數(shù)的具體使用，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

div()方法將DataFrame中的每個(gè)值除以指定的值，并返回一個(gè)計(jì)算處理后的Dataframe結(jié)果

DataFrame.div()函數(shù)其實(shí)是除法運(yùn)算，表格中的每個(gè)數(shù)據(jù)都是被除數(shù)

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

import pandas as pd 
 
df = pd.DataFrame({"col1":[5, 3, None, 4], 
                   "col2":[None, 2, 4, 3],  
                   "col3":[4, 3, 8, 5], 
                   "col4":[5, 4, 2, None]})

問(wèn)題1: Dataframe中每個(gè)單元格中的值除以2,NaN值參與計(jì)算時(shí)，填充為50

res1 = df.div(2, fill_value = 50)

res1

fill_value參數(shù)指定在除法之前如何處理NaN值

問(wèn)題2: Dataframe每列第一行中的值除以2,第二行中的值除以3,第三行中的值除以1.5,第四行中的值除以4

series_object = pd.Series([2, 3, 1.5, 4]) 
res2 = df.div(series_object, axis = 0)

series_object

res2

上述生成res2的計(jì)算過(guò)程如下所示

axis參數(shù)決定是按索引還是按列進(jìn)行比較，取值0 或 'index' 表示按索引進(jìn)行比較，取值1 或者 'columns' 表示按列進(jìn)行比較

問(wèn)題3: Dataframe中'col1'的值除以2,'col2'的值除以3,'col3'的值除以1.5,'col4'中的值除以4

series_object = pd.Series([2, 3, 1.5, 4],index = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']) 
 
res3 = df.div(series_object, axis = 1)

res3

上述生成res3的計(jì)算過(guò)程如下所示

到此這篇關(guān)于Pandas div()函數(shù)的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas div()函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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