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Python Pandas dataframe.rfloordiv()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.rfloordiv()函數用於對數據幀和其他按元素進行整數分割(二進製運算符rfloordiv)。此函數與執行other // dataframe 但支持替換其中一個輸入中的丟失數據。

用法:DataFrame.rfloordiv(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
level:在一個級別上廣播,在傳遞的MultiIndex級別上匹配Index值
fill_value:在計算之前,請使用此值填充現有的缺失(NaN)值以及成功完成DataFrame對齊所需的任何新元素。如果兩個對應的DataFrame位置中的數據均丟失,則結果將丟失。

返回:結果:DataFrame

範例1:采用rfloordiv()函數查找具有 DataFrame 的序列的整數除法。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],  
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]}, 
                   index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"]) 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們創建係列

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create the series 
sr = pd.Series([12, 25, 64, 18],  
     index =["A", "B", "C", "D"]) 
  
# Print the series 
sr

讓我們使用dataframe.rfloordiv()函數以查找具有 DataFrame 的序列的整數除法。

df.rfloordiv(sr, axis = 1)

輸出:

在輸出中,返回了一個數據幀,該數據幀中沿列軸的所有元素都劃分了係列中的相應元素。

範例2:采用rfloordiv()用於執行一個數據幀與另一個數據幀的 floor 分割的函數。

注意:在此,輸入數據幀除以調用函數的數據幀dataframe.rfloordiv()

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first dataframe  
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],  
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],  
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]},  
                    index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"]) 
  
# Creating the second dataframe 
df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5], 
                    "B":[21, 5, 32, 4, 6],  
                    "C":[11, 21, 23, 7, 9], 
                    "D":[1, 5, 3, 8, 6]},  
                    index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"]) 
  
# divide df2 by df1 
df1.rfloordiv(df2)

輸出:



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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.rfloordiv()。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。