Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

pandas.DataFrame.truediv()

pandas.DataFrame.truediv() 方法用于執(zhí)行逐元素的真除法操作。真除法是指使用浮點數(shù)除法，即使兩個操作數(shù)都是整數(shù)，結(jié)果也會是浮點數(shù)。這個方法可以用于兩個 DataFrame 之間的除法，也可以用于 DataFrame 和一個標量之間的除法。下面是對參數(shù)的詳細描述：

• other: 可以是另一個 DataFrame、Series、Index、常量或可廣播到相同形狀的數(shù)組。
• axis: 指定沿哪個軸進行操作。0 或 'index' 表示沿行操作，1 或 'columns' 表示沿列操作。默認為 'columns'。
• level: 如果索引是多重索引（MultiIndex），則可以指定沿哪個級別進行操作。默認為 None。
• fill_value: 如果遇到缺失值（NaN），可以使用這個值來填充。默認為 None。

示例

假設我們有兩個 DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 1, 1],
    'B': [2, 2, 2]
})

示例 1: DataFrame 與 DataFrame 之間的真除法

result = df1.truediv(df2)
print(result)

輸出:

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.5
2  3.0  3.0

示例 2: DataFrame 與標量之間的真除法

result = df1.truediv(2)
print(result)

輸出:

   A  B
0  0.5  2.0
1  1.0  2.5
2  1.5  3.0

示例 3: 使用 fill_value 處理缺失值

假設 df2 有一個缺失值：

df2.iloc[0, 0] = None  # 設置 df2 中的一個值為 NaN
result = df1.truediv(df2, fill_value=1)
print(result)

輸出:

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.5
2  3.0  3.0

在這個例子中，df2 中的第一個元素是 NaN，使用 fill_value=1 后，df1 中的對應元素 1 除以 1，結(jié)果仍然是 1。

示例 4: 處理除以零的情況

如果 df2 中有零值，結(jié)果會是 inf 或 -inf：

df2.iloc[1, 1] = 0  # 設置 df2 中的一個值為 0
result = df1.truediv(df2)
print(result)

輸出:

     A   B
0  1.0  2.0
1  2.0   inf
2  3.0  3.0

在這個例子中，df2 中的第二個元素是 0，df1 中的對應元素 5 除以 0，結(jié)果是 inf。

示例 5: 指定 axis 參數(shù)

假設我們有一個 DataFrame 和一個 Series，可以通過指定 axis 參數(shù)來控制除法操作的軸：

series_row = pd.Series([100, 200, 300], index=[0, 1, 2])
result_axis_0 = df1.truediv(series_row, axis=0)
print("\nDataFrame 1 / Series (axis=0):")
print(result_axis_0)

series_col = pd.Series([10, 20], index=['A', 'B'])
result_axis_1 = df1.truediv(series_col, axis=1)
print("\nDataFrame 1 / Series (axis=1):")
print(result_axis_1)

輸出:

DataFrame 1 / Series (axis=0):
      A     B
0  0.01  0.02
1  0.01  0.025
2  0.01  0.02

DataFrame 1 / Series (axis=1):
    A    B
0  0.1  0.2
1  0.2  0.25
2  0.3  0.3

總結(jié)

pandas.DataFrame.truediv() 方法提供了一種靈活的方式來執(zhí)行 DataFrame 與另一個對象（如 DataFrame、Series 或標量）的逐元素真除法操作。通過 axis 參數(shù)可以指定操作的軸，通過 level 參數(shù)可以處理多級索引，通過 fill_value 參數(shù)可以填充缺失值。這對于數(shù)據(jù)處理和計算非常有用，特別是在處理缺失值和多級索引時。

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

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