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python pandas DataFrame.rfloordiv用法及代码示例

用法:

DataFrame.rfloordiv(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)

获取数据帧的整数除法和其他按元素的方式(二进制运算符rfloordiv)。

相当于other // dataframe,但支持用fill_value代替输入之一中的丢失数据。对于反向版本,floordiv

在柔性包装纸中(add, sub, mul, div, mod, pow)给算术运算符:+, -, *, /, //, %, **

参数:

otherscalar, sequence, Series, 或 DataFrame

任何单个或多个元素数据结构,或list-like对象。

axis{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}

是按索引(0或‘index’)还是按列(1或‘columns’)进行比较。对于 Series 输入,轴上要匹配 Series 索引。

levelint 或 label

在一个级别上广播,在传递的MultiIndex级别上匹配索引值。

fill_valuefloat 或 None, 默认为 None

在计算之前,请使用此值填充现有的缺失(NaN)值以及成功完成DataFrame对齐所需的任何新元素。如果两个对应的DataFrame位置中的数据均丢失,则结果将丢失。

返回值:

DataFrame

算术运算的结果。

注意:

不匹配的索引将合并在一起。

例子:

>>> df = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4],
...                    'degrees': [360, 180, 360]},
...                   index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> df
           angles  degrees
circle          0      360
triangle        3      180
rectangle       4      360

添加带有运算符版本的标量,该标量返回相同的结果。

>>> df + 1
           angles  degrees
circle          1      361
triangle        4      181
rectangle       5      361
>>> df.add(1)
           angles  degrees
circle          1      361
triangle        4      181
rectangle       5      361

用常数除以反向版本。

>>> df.div(10)
           angles  degrees
circle        0.0     36.0
triangle      0.3     18.0
rectangle     0.4     36.0
>>> df.rdiv(10)
             angles   degrees
circle          inf  0.027778
triangle   3.333333  0.055556
rectangle  2.500000  0.027778

用操作员版本减去列表和按轴 Series 。

>>> df - [1, 2]
           angles  degrees
circle         -1      358
triangle        2      178
rectangle       3      358
>>> df.sub([1, 2], axis='columns')
           angles  degrees
circle         -1      358
triangle        2      178
rectangle       3      358
>>> df.sub(pd.Series([1, 1, 1], index=['circle', 'triangle', 'rectangle']),
...        axis='index')
           angles  degrees
circle         -1      359
triangle        2      179
rectangle       3      359

将具有不同形状的DataFrame乘以运算符版本。

>>> other = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4]},
...                      index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> other
           angles
circle          0
triangle        3
rectangle       4
>>> df * other
           angles  degrees
circle          0      NaN
triangle        9      NaN
rectangle      16      NaN
>>> df.mul(other, fill_value=0)
           angles  degrees
circle          0      0.0
triangle        9      0.0
rectangle      16      0.0

按级别除以MultiIndex。

>>> df_multindex = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4, 4, 5, 6],
...                              'degrees': [360, 180, 360, 360, 540, 720]},
...                             index=[['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
...                                    ['circle', 'triangle', 'rectangle',
...                                     'square', 'pentagon', 'hexagon']])
>>> df_multindex
             angles  degrees
A circle          0      360
  triangle        3      180
  rectangle       4      360
B square          4      360
  pentagon        5      540
  hexagon         6      720
>>> df.div(df_multindex, level=1, fill_value=0)
             angles  degrees
A circle        NaN      1.0
  triangle      1.0      1.0
  rectangle     1.0      1.0
B square        0.0      0.0
  pentagon      0.0      0.0
  hexagon       0.0      0.0

源码:

pandas.DataFrame.rfloordiv的API实现见:[源代码]

相关用法

注:本文由纯净天空筛选整理自 pandas.DataFrame.rfloordiv。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。