Método rdiv() de DataFrame de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a usar el método rdiv() en un DataFrame de pandas. El método rdiv() se utiliza para realizar una división elemento a elemento en un DataFrame con otras estructuras de datos, como un escalar, una secuencia, una Serie o otro DataFrame. Devuelve un nuevo DataFrame con el resultado de la operación de división.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar la biblioteca pandas

import pandas as pd

Crear un DataFrame

Comencemos creando un DataFrame utilizando la función pd.DataFrame(). Vamos a pasar un diccionario que contenga los nombres de las columnas como claves y listas como valores.

df = pd.DataFrame({'a': [1, 6, 2], 'b': [3, 4, 6], 'c': [12, 1, 0]})
print("--------El DataFrame es----------")
print(df)

Realizar una división utilizando el método rdiv()

Ahora, vamos a realizar una división en el DataFrame utilizando el método rdiv(). Dividiremos el DataFrame por un valor escalar (12) y mostraremos el resultado.

print("---------------------------------")
print(df.rdiv(12))

Dividir un DataFrame por otro DataFrame

A continuación, dividamos un DataFrame (df2) por otro DataFrame (df1) utilizando el método rdiv(). Crearemos dos DataFrames y realizaremos la división utilizando el método rdiv().

df1 = pd.DataFrame({'a': [2, 2, 2], 'b': [2, 2, 2], 'c': [2, 2, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 5, 6], 'b': [8, 10, 12], 'c': [14, 16, 18]})
print("---------------------------------")
print(df1.rdiv(df2))

Rellenar valores nulos con un valor especificado

En algunos casos, los dos DataFrames pueden no estar alineados correctamente, lo que resulta en valores NaN después de la división. Podemos utilizar el parámetro fill_value del método rdiv() para reemplazar esos valores NaN con un valor especificado.

df1 = pd.DataFrame({'a': [2, 5, 6], 'b': [8, 10, 12]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 2, 2], 'b': [2, 2, 2], 'c': [2, 2, 2]})
print(df1.rdiv(df2, fill_value=2))

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo utilizar el método rdiv() en un DataFrame de pandas para realizar una división elemento a elemento. Aprendimos cómo dividir un DataFrame por un valor escalar, dividir un DataFrame por otro DataFrame y rellenar los valores nulos con un valor especificado. El método rdiv() es una herramienta poderosa para realizar operaciones aritméticas en DataFrames de pandas.