Метод div() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом руководстве показано, как использовать метод div() в библиотеке Pandas для Python. Метод div() используется для поэлементного деления между DataFrame и другим скаляром, последовательностью, Series или DataFrame. Возвращает новый DataFrame с результатом арифметической операции.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем необходимые библиотеки и создаем DataFrame

import pandas as pd

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

Здесь мы импортируем библиотеку Pandas и создаем DataFrame df1 с тремя столбцами 'a', 'b' и 'c'.

Разделяем DataFrame на скалярное значение

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

На этом этапе мы используем метод div(), чтобы разделить каждый элемент DataFrame df1 на скалярное значение 3. Затем выводится полученный DataFrame df_divided.

Разделяем DataFrame на другой DataFrame

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

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

Здесь мы создаем другой DataFrame df2 с такой же формой, как и df1. Затем мы используем метод div(), чтобы разделить каждый соответствующий элемент df1 на соответствующий элемент в df2. Затем выводится полученный DataFrame df_divided.

Разделяем DataFrame на другой DataFrame и заполняем пропущенные значения

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

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

На этом этапе мы создаем DataFrame df2 с двумя столбцами, пропуская столбец 'c'. Затем мы используем метод div(), чтобы разделить каждый соответствующий элемент df1 на соответствующий элемент в df2. Мы также указываем fill_value=1, чтобы заполнить любые пропущенные значения в df2 значением 1 перед выполнением деления. Затем выводится полученный DataFrame df_divided.

Резюме

В этом руководстве мы узнали, как использовать метод div() в библиотеке Pandas для выполнения поэлементного деления на DataFrame. Мы изучили деление DataFrame на скалярное значение, другой DataFrame и заполнение пропущенных значений перед выполнением деления. Этот метод полезен для выполнения арифметических операций в векторизованном виде по столбцам DataFrame.