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 packages

import 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 packages

import 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。

以上是 pandas series.divmod() 方法是如何工作的? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/297340.html

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