Pandas series div()方法如何工作

在pandas系列构造函数中，div()或divide()方法用于对两个系列对象进行浮点除法或将系列与标量值进行除法运算。并执行逐元素的除法操作。

该方法返回一个具有浮点除法值结果的系列。它有3个参数，分别是填充值(fill_value)、other和level。other参数即为第二个输入系列或标量值。

填充值参数用于填充缺失值。如果系列对象中有任何一个索引丢失，我们可以使用指定值填充缺失的索引值以执行除法运算。

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series1
series1 = pd.Series([29, 36, 98, 12], index=['A', 'B', 'C', 'D'])

print("First series object:",series1)

# create pandas Series2
series2 = pd.Series([3, 2, 4, 2], index= ['A', 'B', 'D', 'E'])

print("Second series object:",series2)

# divide
print("Divide: ", series1.div(series2))

解释

在这个示例中，我们将把两个series对象进行分割。为此，我们使用一个带有标签索引的整数列表创建了两个pandas series对象。然后，我们应用了divide()方法。

输出

First series object:
A 29
B 36
C 98
D 12
dtype: int64

Second series object:
A 3
B 2
D 4
E 2
dtype: int64

Divide:
A 9.666667
B 18.000000
C      NaN
D 3.000000
E      NaN
dtype: float64

我们在两个系列对象series1和series2上应用了divide()方法。根据索引标签，系列的元素之间执行除法操作。我们可以看到上述输出块中的结果系列对象。

示例2

import pandas as pd

# create pandas Series1
series1 = pd.Series([29, 36, 98, 12], index=['A', 'B', 'C', 'D'])

print("First series object:",series1)

# create pandas Series2
series2 = pd.Series([3, 2, 4, 2], index= ['A', 'B', 'D', 'E'])

print("Second series object:",series2)

# divide
print("Divide: ", series1.div(series2, fill_value=10))

解释

我们创建了两个pandas的Series对象，就像前一个示例一样，但是这里，我们用值“10”填充了fill_value参数。然后应用了divide()方法。

输出

First series object:
A 29
B 36
C 98
D 12
dtype: int64

Second series object:
A 3
B 2
D 4
E 2
dtype: int64

Divide:
A  9.666667
B 18.000000
C  9.800000
D  3.000000
E  5.000000
dtype: float64

在这里，我们成功地对两个系列对象series1和series2执行了浮点除法，填充值为“10”。