pandas DataFrame truediv的具体使用

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

pandas.DataFrame.truediv()

pandas.DataFrame.truediv() 方法用于执行逐元素的真除法操作。真除法是指使用浮点数除法，即使两个操作数都是整数，结果也会是浮点数。这个方法可以用于两个 DataFrame 之间的除法，也可以用于 DataFrame 和一个标量之间的除法。下面是对参数的详细描述：

• other: 可以是另一个 DataFrame、Series、Index、常量或可广播到相同形状的数组。
• axis: 指定沿哪个轴进行操作。0 或 'index' 表示沿行操作，1 或 'columns' 表示沿列操作。默认为 'columns'。
• level: 如果索引是多重索引（MultiIndex），则可以指定沿哪个级别进行操作。默认为 None。
• fill_value: 如果遇到缺失值（NaN），可以使用这个值来填充。默认为 None。

示例

假设我们有两个 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 与 DataFrame 之间的真除法

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

输出:

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.5
2  3.0  3.0

示例 2: DataFrame 与标量之间的真除法

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

输出:

   A  B
0  0.5  2.0
1  1.0  2.5
2  1.5  3.0

示例 3: 使用 fill_value 处理缺失值

假设 df2 有一个缺失值：

df2.iloc[0, 0] = None  # 设置 df2 中的一个值为 NaN
result = df1.truediv(df2, fill_value=1)
print(result)

输出:

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.5
2  3.0  3.0

在这个例子中，df2 中的第一个元素是 NaN，使用 fill_value=1 后，df1 中的对应元素 1 除以 1，结果仍然是 1。

示例 4: 处理除以零的情况

如果 df2 中有零值，结果会是 inf 或 -inf：

df2.iloc[1, 1] = 0  # 设置 df2 中的一个值为 0
result = df1.truediv(df2)
print(result)

输出:

     A   B
0  1.0  2.0
1  2.0   inf
2  3.0  3.0

在这个例子中，df2 中的第二个元素是 0，df1 中的对应元素 5 除以 0，结果是 inf。

示例 5: 指定 axis 参数

假设我们有一个 DataFrame 和一个 Series，可以通过指定 axis 参数来控制除法操作的轴：

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)

输出:

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

总结

pandas.DataFrame.truediv() 方法提供了一种灵活的方式来执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素真除法操作。通过 axis 参数可以指定操作的轴，通过 level 参数可以处理多级索引，通过 fill_value 参数可以填充缺失值。这对于数据处理和计算非常有用，特别是在处理缺失值和多级索引时。

到此这篇关于pandas DataFrame truediv的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame truediv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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