Python Pandas DataFrame.truediv用法及代碼示例

Pandas DataFrame是帶有標簽軸(行和列)的二維大小可變的，可能是異構的表格數據結構。算術運算在行和列標簽上對齊。可以將其視為Series對象的dict-like容器。這是 Pandas 的主要數據結構。

Pandas DataFrame.truediv()函數執行數據幀和其他逐元素的浮點數劃分。相當於dataframe / other，但支持用fill_value代替輸入之一中的丟失數據。

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

參數：
other:標量，序列，係列或DataFrame
axis:{0或“索引”，1或“列”}
level:在一個級別上廣播，在傳遞的MultiIndex級別上匹配索引值。
fill_value:填寫現有的缺失(NaN)值，以及成功完成DataFrame對齊所需的任何新元素。

返回：算術運算的結果。

範例1：采用DataFrame.truediv()函數以標量元素為單位執行給定數據幀的除法。同時在所有缺失值的位置填充100。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],  
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})  
  
# Create the index 
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
# Set the index 
df.index = index_ 
  
# Print the DataFrame 
print(df)

輸出：

現在我們將使用DataFrame.truediv()函數將給定數據幀除以2，逐個元素執行。我們將在此 DataFrame 中所有缺失值的位置填充100。

# divide by 2 element-wise 
# fill 100 at the place of missing values 
result = df.truediv(other = 2, fill_value = 100) 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，DataFrame.truediv()函數已成功執行給定數據幀的標量除法。

範例2：采用DataFrame.truediv()函數使用列表執行給定數據幀的劃分。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],  
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})  
  
# Create the index 
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
# Set the index 
df.index = index_ 
  
# Print the DataFrame 
print(df)

輸出：

現在我們將使用DataFrame.truediv()函數使用列表執行給定數據幀的劃分。

# divide using a list 
# across the column axis 
result = df.truediv(other = [10, 4, 8, 3], axis = 1) 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，DataFrame.truediv()函數已成功執行給定數據幀的列表劃分。

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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.truediv。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。