Python cudf.DataFrame.div用法及代码示例

用法: DataFrame.div(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)

获取数据帧或系列和其他元素的浮点数除法(二元运算符truediv)。

等效于 frame / other ，但支持用 fill_value 替换其中一个输入中的缺失数据。使用反向版本 rtruediv 。

参数：

other：标量、序列、系列或数据帧: 任何单元素或多元素数据结构，或list-like 对象。
axis：整数或字符串: 系列仅支持0，数据帧支持1或columns
fill_value：浮点数或无，默认无: 在计算之前使用此值填充现有的缺失 (NaN) 值以及成功对齐 DataFrame 所需的任何新元素。如果两个相应的 DataFrame 位置中的数据都丢失，则结果将丢失。

DataFrame或Series: 算术运算的结果。

例子：

DataFrame

>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame({'angles': [0, 3, 4],
...                    'degrees': [360, 180, 360]},
...                   index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> df.truediv(10)
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0
>>> df.div(10)
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0
>>> df / 10
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0

Series

>>> import cudf
>>> a = cudf.Series([1, 10, 20, None], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> a
a       1
b      10
c      20
d    <NA>
dtype: int64
>>> b = cudf.Series([1, None, 2, None], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
>>> b
a       1
b    <NA>
d       2
e    <NA>
dtype: int64
>>> a.truediv(b, fill_value=0)
a     1.0
b     Inf
c     Inf
d     0.0
e    <NA>
dtype: float64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.DataFrame.div。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：