Python Pandas dataframe.floordiv()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.floordiv()函數用於將數據幀與常數，序列或任何其他數據幀進行整數除法。如果其他是係列，則係列的尺寸必須與 DataFrame 的分割軸匹配。如果其他是 DataFrame ，則兩個 DataFrame 應具有相同的尺寸。

相當於dataframe/other，但可以替代fill_value 缺少輸入之一中的數據。

用法： DataFrame.floordiv(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)

參數：
other:係列，DataFrame或常量
axis:對於係列輸入，軸與係列索引匹配
fill_value:用該值填充缺失的(NaN)值。如果兩個DataFrame位置都丟失，則結果將丟失
level:在一個級別上廣播，在傳遞的MultiIndex級別上匹配索引值

返回：結果：DataFrame

範例1：采用floordiv()函數以常數查找數據幀的整數除法。 DataFrame 包含NA值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], 
                   "B":[11, None, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, None], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]}) 
  
# Print the dataframe 
df

現在應用floordiv()函數。在我們的 DataFrame 中，NA值。我們用50填充所有這些值。

# applying floordiv() function  
df.floordiv(2, fill_value = 50)

輸出：

注意，所有non-Na在執行整數除法之前， DataFrame 中的值已填充50。

範例2：采用floordiv()函數查找具有係列的 DataFrame 的整數除法。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], 
                   "B":[11, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]}) 
  
# creating series 
sr = pd.Series([2, 1, 3, 1]) 
  
# applying floordiv() function  
df.floordiv(sr, axis = 0)

輸出：

數據幀的每一行都除以係列對象中的相應值。

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注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.floordiv()。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。