Python Pandas Series.rdiv()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.rdiv()函数执行系列和其他逐元素的浮点数除法。该操作等效于其他/系列，但支持用fill_value代替输入之一中的丢失数据。

用法： Series.rdiv(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数：
other:序列或标量值
fill_value:填写现有的缺失值(NaN)
level:跨级别广播

返回：结果：系列

范例1：采用Series.rdiv()函数使用给定的序列对象执行标量的浮点除法。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.rdiv()函数对系列执行标量的浮点除法。

# divide the given value with series 
result = sr.rdiv(other = 100) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.rdiv()函数已返回给定标量与系列对象的浮点除法的结果。

范例2：采用Series.rdiv()函数使用给定的序列对象执行标量的浮点除法。给定的系列对象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.rdiv()函数对系列执行标量的浮点除法。我们将在系列中所有缺失值的位置填充10。

# divide the given value with series 
result = sr.rdiv(other = 100, fill_value = 10) 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.rdiv()函数已返回给定标量与系列对象的浮点除法的结果。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.rdiv()。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。