Python Pandas dataframe.mod()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.mod()函數返回數據幀的模數和其他逐元素的模數(二進製運算符mod)。此函數與 Dataframe % other，但支持用fill_value代替輸入之一中的丟失數據。此函數可以與係列或 DataFrame 一起使用。

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

參數：

Other:Series, DataFrame, or constant

axis:For Series input, axis to match Series index on

level:Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level

fill_value:Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing

返回值：結果：DataFrame

範例1：采用mod()函數以常數查找數據幀中每個值的模。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],  
                   "B":[5, 2, 54, 3, 2],  
                   "C":[20, 16, 7, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, 17, 2, 6]}) 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們使用dataframe.mod()函數以3查找數據幀的模數

# find mod of dataframe values with 3 
df.mod(3)

輸出：

範例2：采用mod()函數在列軸上查找具有一係列的模。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],  
                   "B":[5, 2, 54, 3, 2],  
                   "C":[20, 16, 7, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, 17, 2, 6]}) 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們創建係列對象

# create a seires 
sr = pd.Series([3, 2, 4, 5]) 
  
# setting its column index similar to the dataframe 
sr.index =["A", "B", "C", "D"] 
  
# print the series 
sr

讓我們使用dataframe.mod()函數以級數找到 DataFrame 的模

# find mod of dataframe values with series 
# axis = 1 indicates column axis 
df.mod(sr, axis = 1)

輸出：

相關用法

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.mod()。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。