Méthode rdiv() pour le DataFrame Pandas

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode rdiv() dans un DataFrame pandas. La méthode rdiv() est utilisée pour effectuer une division élément par élément dans un DataFrame avec d'autres structures de données, telles qu'un scalaire, une séquence, une Séries ou un autre DataFrame. Elle renvoie un nouveau DataFrame avec le résultat de l'opération de division.

Conseils sur la machine virtuelle

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Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.

Importez la bibliothèque pandas

import pandas as pd

Créez un DataFrame

Commencez par créer un DataFrame à l'aide de la fonction pd.DataFrame(). Nous allons passer un dictionnaire contenant les noms de colonnes comme clés et des listes comme valeurs.

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

Effectuez une division à l'aide de la méthode rdiv()

Maintenant, effectuons une division sur le DataFrame à l'aide de la méthode rdiv(). Nous allons diviser le DataFrame par une valeur scalaire (12) et afficher le résultat.

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

Divisez un DataFrame par un autre DataFrame

Ensuite, divisons un DataFrame (df2) par un autre DataFrame (df1) à l'aide de la méthode rdiv(). Nous allons créer deux DataFrames et effectuer une division à l'aide de la méthode 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))

Remplissez les valeurs nulles avec une valeur spécifiée

Dans certains cas, les deux DataFrames peuvent ne pas être correctement alignés, ce qui peut entraîner des valeurs NaN après la division. Nous pouvons utiliser le paramètre fill_value de la méthode rdiv() pour remplacer ces valeurs NaN par une valeur spécifiée.

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))

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode rdiv() dans un DataFrame pandas pour effectuer une division élément par élément. Nous avons appris comment diviser un DataFrame par une valeur scalaire, diviser un DataFrame par un autre DataFrame et remplir les valeurs nulles avec une valeur spécifiée. La méthode rdiv() est un outil puissant pour effectuer des opérations arithmétiques sur les DataFrames dans pandas.