Pandas div()函数的具体使用
更新时间：2023年03月31日 15:03:01 作者：山茶花开时。
本文主要介绍了Pandas div()函数的具体使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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
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
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
res2
上述生成res2的计算过程如下所示
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)
res3
上述生成res3的计算过程如下所示
到此这篇关于Pandas div()函数的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas div()函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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