Python | Панды Panel.rtruediv ()
В Pandas Panel - очень важный контейнер для трехмерных данных. Названия трех осей предназначены для придания некоторого семантического значения описанию операций с панельными данными и, в частности, эконометрического анализа панельных данных.
In Pandas Panel.rtruediv() function is used to get the floating division of series and dataframe/Panel.
Syntax: Panel.rtruediv(other, axis=0)
Parameters:
other : DataFrame or Panel
axis : Axis to broadcast overReturns: Panel
Code #1:
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"a": ["Geeks", "For", "geeks", "real"], "b": [111, 123, 425, 1333]}) df2 = pd.DataFrame({"a": ["I", "am", "dataframe", "two"], "b": [100, 100, 100, 100]}) data = {"item1":df1, "item2":df2} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ="minor") print("panel["b"] is -
", panel["b"]) print("
Floating Dividing panel["b"] with df2["b"] using rtruediv() method -
") print("
", panel["b"].rtruediv(df2["b"], axis = 0)) |
panel["b"] is -
item1 item2
0 111 100
1 123 100
2 425 100
3 1333 100
Floating Dividing panel["b"] with df2["b"] using rtruediv() method -
item1 item2
0 0.900901 1
1 0.813008 1
2 0.235294 1
3 0.075019 1
Code #2:
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"a": ["Geeks", "For", "geeks", "for", "real"], "b": [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) data = {"item1":df1, "item2":df1} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ="minor") print("panel["b"] is -
", panel["b"], "
") # Create a 5 * 5 dataframe df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns =["item1", "item2"]) print("Newly create dataframe with random values is -
", df2) print("
Floating Dividing panel["b"] with df2 using rtruediv() method -
") print(panel["b"].rtruediv(df2, axis = 0)) |
panel["b"] is -
item1 item2
0 11.000 11.000
1 1.025 1.025
2 333.000 333.000
3 114.480 114.480
4 1333.000 1333.000
Newly create dataframe with random values is -
item1 item2
0 0.809990 0.358019
1 0.765535 0.101660
2 0.788052 0.742361
3 0.964031 0.618767
4 0.862207 0.131611
Floating Dividing panel["b"] with df2 using rtruediv() method -
item1 item2
0 0.073635 0.032547
1 0.746864 0.099180
2 0.002367 0.002229
3 0.008421 0.005405
4 0.000647 0.000099
Code #3:
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({"a": ["Geeks", "For", "geeks", "for", "real"], "b": [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) df2 = pd.DataFrame({"a": ["I", "am", "DataFrame", "number", "two"], "b": [10, 10, 10, 110, 110]}) data = {"item1":df1, "item2":df2} # creating Panel panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ="minor") print("panel["b"] is -
", panel["b"], "
") print("
Floating Dividing panel["b"]["item1"] with df2["b"] or panel["b"]["item2"] using rtruediv() method -
") print("
", panel["b"]["item1"].rtruediv(df2["b"], axis = 0)) |
panel["b"] is -
item1 item2
0 11.000 10
1 1.025 10
2 333.000 10
3 114.480 110
4 1333.000 110
Floating Dividing panel["b"]["item1"] with df2["b"] or panel["b"]["item2"] using rtruediv() method -
0 0.909091
1 9.756098
2 0.030030
3 0.960867
4 0.082521
dtype: float64
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.