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Pandas div()函数的具体使用

  • Post category:Python

下面我就来详细讲解一下Pandas中div()函数的具体使用。

什么是Pandas div()函数？

Pandas div()函数是用来获取两个Pandas数据框的除法结果的函数，可以用来计算两个数据框中相同位置的元素的商（即一个数据框的某个元素除以另一个数据框相同位置的元素）。如果两个数据框中有某个位置元素缺失，则其商也是缺失。

div()函数的参数

div()函数的最常用的参数如下：

  • other：用于除法的另一个数据框，必填。
  • axis：指定行或列计算，默认为列方向计算。
  • level：多层数据框时，指定层数。
  • fill_value：在计算过程中替换缺失值的值。

div()函数的用法示例

下面，我们来看两个div()函数的用法示例。

示例一

假设我们有两个数据框df1和df2，它们的数据如下：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 2, 1], 'B': [6, 5, 4], 'C': [9, 8, 7]})

现在，我们想要计算df1和df2之间各个位置的除法结果。我们可以使用如下代码：

df1.div(df2)

运行以上代码，我们会得到一个包含除法结果的数据框：

          A         B         C
0  0.333333  0.666667  0.777778
1  1.000000  1.000000  1.000000
2  3.000000  1.500000  1.285714

示例二

我们也可以使用div()函数的其他参数，在计算过程中替换缺失值的值。例如，假设我们有两个数据框df1和df2，其中df1有一个缺失值（NaN），数据如下：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1.0, 2.0, np.nan], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3.0, 2.0, 1.0], 'B': [6, 5, 4], 'C': [9, 8, 7]})

现在，我们想要计算df1和df2之间各个位置的除法结果。在出现缺失值的时候，我们希望用0进行替换。我们可以使用如下代码：

df1.div(df2, fill_value=0)

运行以上代码，我们会得到一个包含除法结果的数据框：

          A         B         C
0  0.333333  0.666667  0.777778
1  1.000000  1.000000  1.000000
2  0.000000  0.000000  0.000000

如上所见，在第三行的结果中，我们替换了NaN值，用0进行了替换。

小结

到此，Pandas div()函数的具体使用就讲解完毕了。通过这两个用例，我们可以看到，div()函数是一个特别方便的函数，能够促进我们更好地处理数据框。

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