Pandas DataFrame Div 方法

介绍

本指南将带你了解如何在 Python 的 Pandas 库中使用 div() 方法。div() 方法用于在 DataFrame 与另一个标量、序列、Series 或 DataFrame 之间执行逐元素除法操作。它返回一个包含算术运算结果的新 DataFrame。

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导入必要的库并创建 DataFrame

import pandas as pd

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

这里，我们导入了 Pandas 库并创建了一个包含三列 'a'、'b' 和 'c' 的 DataFrame df1。

将 DataFrame 除以标量值

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

在这一步中，我们使用 div() 方法将 DataFrame df1 中的每个元素除以标量值 3。然后打印结果 DataFrame df_divided。

将 DataFrame 除以另一个 DataFrame

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

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

这里，我们创建了另一个与 df1 形状相同的 DataFrame df2。然后使用 div() 方法将 df1 中的每个对应元素除以 df2 中的对应元素。最后打印结果 DataFrame df_divided。

将 DataFrame 除以另一个 DataFrame 并填充缺失值

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

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

在这一步中，我们创建了一个包含两列的 DataFrame df2，缺少 'c' 列。然后使用 div() 方法将 df1 中的每个对应元素除以 df2 中的对应元素。我们还指定了 fill_value=1，以便在执行除法之前将 df2 中的任何缺失值填充为 1。最后打印结果 DataFrame df_divided。

总结

在本指南中，我们学习了如何使用 Pandas 库中的 div() 方法对 DataFrame 执行逐元素除法。我们探讨了将 DataFrame 除以标量值、另一个 DataFrame，以及在执行除法之前填充缺失值的方法。这种方法对于以向量化方式对 DataFrame 列执行算术运算非常有用。