Python Pandas Series.div()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。

Python Series.div()用於按調用者序列劃分序列或列出長度相同的對象。

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

參數：
other:其他係列或列表類型按調用者係列劃分
fill_value:除法前，序列號/列表中的NaN所要替換的值
level:多索引時級別的整數值

返回類型：具有除數值的來電者係列

要下載以下示例中使用的數據集，請單擊此處。在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

範例1：按列表劃分係列

在此示例中，使用.head()方法將前5行存儲在新變量中。之後，創建相同長度的列表，並使用.div()方法將age列除以list列

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
  
# creating list with 5 values 
list =[1, 2, 3, 4, 5] 
  
# Dividing by list data 
# creating new column 
short_data["Divided Age values"]= short_data["Age"].div(list) 
  
# display 
short_data

輸出：
如輸出圖像中所示，可以比較“年齡劃分”值列的(年齡)/(列表)劃分值。

範例2：將具有空值的序列除以序列

在此示例中，“工資”列除以“年齡”列。由於salary列也包含空值，因此默認情況下，無論除以什麽，它都會返回NaN。在此示例中，傳遞200000以用200000替換空值。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# passing age series to variable 
age = data["Age"] 
  
# na replacement 
na = 200000
  
# Dividing values 
# storing to new column 
data["Divided values"]= data["Salary"].div(other = age, fill_value = na) 
  
# display 
data.head(10)

輸出：
如輸出圖像中所示，在Null值的情況下，divided values列已將age列除以200000。

相關用法

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