Метод rdiv() для DataFrame в Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы научимся использовать метод rdiv() в DataFrame библиотеки pandas. Метод rdiv() используется для поэлементного деления DataFrame на другие структуры данных, такие как скаляр, последовательность, Series или другой DataFrame. Возвращает новый DataFrame с результатом операции деления.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

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

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем библиотеку pandas

import pandas as pd

Создаем DataFrame

Пустим начать с создания DataFrame с использованием функции pd.DataFrame(). Мы передадим словарь, в котором имена столбцов будут ключами, а списки - значениями.

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

Выполняем деление с использованием метода rdiv()

Теперь давайте выполним деление на DataFrame с использованием метода rdiv(). Мы разделим DataFrame на скалярное значение (12) и выведем результат.

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

Делим один DataFrame на другой

Далее, давайте разделим один DataFrame (df2) на другой DataFrame (df1) с использованием метода rdiv(). Мы создадим два DataFrame и выполним деление с использованием метода 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))

Заполняем пустые значения заданным значением

В некоторых случаях два DataFrame могут быть не правильно выровнены, что приводит к значениям NaN после деления. Мы можем использовать параметр fill_value метода rdiv() для замены этих значений NaN заданным значением.

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))

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод rdiv() в DataFrame библиотеки pandas для выполнения поэлементного деления. Мы узнали, как разделить DataFrame на скалярное значение, разделить один DataFrame на другой DataFrame и заполнить пустые значения заданным значением. Метод rdiv() - это мощный инструмент для выполнения арифметических операций над DataFrame в pandas.