Python cudf.Series.divide用法及代碼示例

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

獲取數據幀或係列和其他元素的浮點數除法(二元運算符truediv)。

等效於 frame / other ，但支持用 fill_value 替換其中一個輸入中的缺失數據。使用反向版本 rtruediv 。

參數：

other：標量、序列、係列或數據幀: 任何單元素或多元素數據結構，或list-like 對象。
axis：整數或字符串: 係列僅支持0，數據幀支持1或columns
fill_value：浮點數或無，默認無: 在計算之前使用此值填充現有的缺失 (NaN) 值以及成功對齊 DataFrame 所需的任何新元素。如果兩個相應的 DataFrame 位置中的數據都丟失，則結果將丟失。

DataFrame或Series: 算術運算的結果。

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.Series.divide。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：