pandas series.divmod() 方法是如何工作的?
pandas 系列构造函数中的divmod()方法用于对两个系列对象进行整数除法和取模。我们可以divmod()用标量值计算一个系列的 。我们可以执行逐元素divmod()操作。
该方法返回一个带有两个系列对象的python元组,元组的第一个系列表示整数除法结果,元组的第二个系列对象表示模除法结果。
该方法执行两个系列对象的逐元素除法操作。有一个参数叫fill_value,用于在执行方法时填充指定值代替缺失值divmod(),默认会用Nan填充缺失值。
示例 1
# import pandas packagesimport pandas as pd
# Creating Series objects
series1 = pd.Series([96, 75, 23, 17, 30], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series([8, 6, 4, 5, 3], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'F'])
print('second series object:',series2)
print("Series1 和 Series2 的 Divmod:", series1.divmod(series2))
解释
在此示例中,我们将使用该divmod()方法划分两个系列对象,而无需更改任何默认参数值。
输出结果
First series object:A 96
B 75
C 23
D 17
E 30
dtype: int64
second series object:
A 8
B 6
C 4
D 5
F 3
dtype: int64
Series1 和 Series2 的 Divmod:
(A 12.0
B 12.0
C 5.0
D 3.0
E NaN
F NaN
dtype: float64,
A 0.0
B 3.0
C 3.0
D 2.0
E NaN
F NaN
dtype: float64)
在上面的输出块中,我们可以看到两个系列对象的元组。第一个对象表示整数除法值,第二个对象表示divmod()方法在两个系列对象上的模值。
示例 2
# import pandas packagesimport pandas as pd
# Creating Series objects
series1 = pd.Series([36, 85, 4, 13, 34], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print('First series object:',series1)
series2 = pd.Series([7, 8, 1, 6, 8], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'F'])
print('second series object:',series2)
print("Series1 和 Series2 的 Divmod:", series1.divmod(series2, fill_value=10))
解释
最初,我们创建了两个带有标签索引的熊猫系列。之后,我们使用divmod()fill_value 参数应用该方法。
输出结果
First series object:A 36
B 85
C 4
D 13
E 34
dtype: int64
second series object:
A 7
B 8
C 1
D 6
F 8
dtype: int64
Series1 和 Series2 的 Divmod:
(A 5.0
B 10.0
C 4.0
D 2.0
E 3.0
F 1.0
dtype: float64,
A 1.0
B 5.0
C 0.0
D 1.0
E 4.0
F 2.0
dtype: float64)
在上面的输出块中,我们可以看到两个系列对象的元组。在执行divmod()方法时,Nan 值被替换为 10,这是由 fill_value 参数定义的。
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