Método div() de DataFrame de Pandas

Introducción

Esta guía te guiará a través del uso del método div() en la biblioteca Pandas para Python. El método div() se utiliza para realizar una división elemento a elemento entre un DataFrame y otro escalar, secuencia, Serie o DataFrame. Devuelve un nuevo DataFrame con el resultado de la operación aritmética.

Consejos sobre la VM

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Importa las bibliotecas necesarias y crea un DataFrame

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [2, 5, 6],
                    'b': [8, 10, 12],
                    'c': [14, 16, 18]})

Aquí, importamos la biblioteca Pandas y creamos un DataFrame df1 con tres columnas 'a', 'b' y 'c'.

Divide el DataFrame por un valor escalar

df_divided = df1.div(3)
print(df_divided)

En este paso, usamos el método div() para dividir cada elemento del DataFrame df1 por el valor escalar 3. Luego se imprime el DataFrame resultante df_divided.

Divide el DataFrame por otro DataFrame

df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 2, 2],
                    'b': [2, 2, 2],
                    'c': [2, 2, 2]})

df_divided = df1.div(df2)
print(df_divided)

Aquí, creamos otro DataFrame df2 con la misma forma que df1. Luego usamos el método div() para dividir cada elemento correspondiente de df1 por el elemento correspondiente en df2. Luego se imprime el DataFrame resultante df_divided.

Divide el DataFrame por otro DataFrame y rellena los valores faltantes

df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 2, 2],
                    'b': [2, 2, 2]})

df_divided = df1.div(df2, fill_value=1)
print(df_divided)

En este paso, creamos un DataFrame df2 con dos columnas, sin la columna 'c'. Luego usamos el método div() para dividir cada elemento correspondiente de df1 por el elemento correspondiente en df2. También especificamos fill_value=1 para rellenar cualquier valor faltante en df2 con el valor 1 antes de realizar la división. Luego se imprime el DataFrame resultante df_divided.

Resumen

En esta guía, aprendimos cómo usar el método div() en la biblioteca Pandas para realizar una división elemento a elemento en un DataFrame. Exploramos dividir un DataFrame por un valor escalar, otro DataFrame y rellenar valores faltantes antes de realizar la división. Este método es útil para realizar operaciones aritméticas de manera vectorizada en las columnas de un DataFrame.