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Pandas div()函数如何使用

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Pandas div()函数如何使用

这篇“Pandas div()函数如何使用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Pandas div()函数如何使用”文章吧。

div()方法将DataFrame中的每个值除以指定的值,并返回一个计算处理后的Dataframe结果

DataFrame.div()函数其实是除法运算,表格中的每个数据都是被除数

导入数据

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]})

df

Pandas div()函数如何使用

问题1: Dataframe中每个单元格中的值除以2,NaN值参与计算时,填充为50 

res1 = df.div(2, fill_value = 50)

res1

Pandas div()函数如何使用

fill_value参数指定在除法之前如何处理NaN值 

问题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

Pandas div()函数如何使用

res2

Pandas div()函数如何使用

上述生成res2的计算过程如下所示 

Pandas div()函数如何使用

axis参数决定是按索引还是按列进行比较,取值0 或 'index' 表示按索引进行比较,取值1 或者 'columns' 表示按列进行比较

问题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)

Pandas div()函数如何使用

res3 

Pandas div()函数如何使用

上述生成res3的计算过程如下所示 

Pandas div()函数如何使用

以上就是关于“Pandas div()函数如何使用”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注编程网行业资讯频道。

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