Pandas 如何将系列对象应用于另一个系列对象的地板除法

在pandas系列构造函数中，floordiv()方法用于执行两个系列对象的整数除法（逐元素除法操作），地板除法操作也称为整数除法，相当于python中的//。该方法支持替换任一输入中的缺失值。

该方法返回一个带有结果值的系列，并且该方法有3个参数，分别是fill_value、other和level。other参数就是第二个输入对象，可以是一个系列或标量。

fill_value参数用于在执行floordiv()方法时替换缺失值的特定值；默认情况下，它将使用NaN填充缺失值。

示例1

在这个示例中，我们将使用floordiv()方法在两个系列对象之间应用整数除法操作，而不改变任何默认参数值。

# import pandas packages
import pandas as pd

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series([57, 47, 81, 88, 43], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series([1, 5, 4, 7, 9], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'F'])
print('Second series object:',series2)

# apply floor division
print("Floordiv of Series1 and Series2:", series1.floordiv(series2))

输出

输出结果如下：

First series object:
A    57
B    47
C    81
D    88
E    43
dtype: int64

Second series object:
A    1
B    5
C    4
D    7
F    9
dtype: int64

Floordiv of Series1 and Series2:
A    57.0
B    9.0
C    20.0
D    12.0
E    NaN
F    NaN
dtype: float64

在上面的输出块中，我们可以看到两个输入的系列对象和结果系列对象。在结果系列对象中，有两个NaN元素，因为在第二个系列对象中索引位置“E”上的值不可用，以及在被调用系列对象中标签“F”不可用。

示例2

与前一个示例相同，我们创建了两个具有标签索引的pandas系列对象。之后，我们使用fill_value参数应用了floordiv()方法。

# import pandas packages
import pandas as pd

# Creating Series objects
series1 = pd.Series([10, 14, 82, 49, 82], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print('First series object:')
print(series1)

series2 = pd.Series([2, 6, 4, 4, 5], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'F'])
print('Second series object:')
print(series2)

# Apply the floordiv method
print("Floordiv of Series1 and Series2:")
print(series1.floordiv(series2, fill_value=10))

输出

以下是输出结果−

First series object:
A    10
B    14
C    82
D    49
E    82
dtype: int64

Second series object:
A    2
B    6
C    4
D    4
F    5
dtype: int64

Floordiv of Series1 and Series2:
A    5.0
B    2.0
C    20.0
D    12.0
E    8.0
F    2.0
dtype: float64

我们可以观察到输出的序列对象中，NaN值被替换为10。