掌握 Pandas DataFrame Rdiv 方法

介绍

在本实验中，我们将学习如何在 pandas DataFrame 中使用 rdiv() 方法。rdiv() 方法用于将 DataFrame 与其他数据结构（如标量、序列、Series 或另一个 DataFrame）进行逐元素除法运算。它返回一个包含除法运算结果的新 DataFrame。

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如果你在学习过程中遇到问题，可以随时向 Labby 寻求帮助。请在实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

导入 pandas 库

import pandas as pd

创建一个 DataFrame

让我们从使用 pd.DataFrame() 函数创建一个 DataFrame 开始。我们将传递一个字典，其中键是列名，值是列表。

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

使用 `rdiv()` 方法进行除法运算

现在，让我们使用 rdiv() 方法对 DataFrame 进行除法运算。我们将 DataFrame 除以一个标量值（12）并打印结果。

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

使用 `rdiv()` 方法将一个 DataFrame 除以另一个 DataFrame

接下来，让我们使用 rdiv() 方法将一个 DataFrame（df2）除以另一个 DataFrame（df1）。我们将创建两个 DataFrame 并使用 rdiv() 方法进行除法运算。

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))

使用指定值填充空值

在某些情况下，两个 DataFrame 可能未正确对齐，导致除法运算后出现 NaN 值。我们可以使用 rdiv() 方法的 fill_value 参数，将这些 NaN 值替换为指定的值。

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))

总结

在本实验中，我们学习了如何在 pandas DataFrame 中使用 rdiv() 方法进行逐元素除法运算。我们了解了如何将一个 DataFrame 除以标量值、将一个 DataFrame 除以另一个 DataFrame，以及如何使用指定值填充空值。rdiv() 方法是在 pandas 中对 DataFrame 执行算术运算的强大工具。

Pandas DataFrame Rdiv 方法

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