Python | Панды Series.divide ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.

Pandas Series.divide() function performs floating division of series and other, element-wise (binary operator truediv). It is equivalent to series / other, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs.

Syntax: Series.divide(other, level=None, fill_value=None, axis=0)
Parameter :
other : Series or scalar value
fill_value : Fill existing missing (NaN) values.
level : Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level
Returns : result : Series

Example #1: Use Series.divide() function to perform floating division of the given series object with a scalar.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"]
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.divide() function to perform floating division of the given series object with a scalar.

# perform floating division
result = sr.divide(other = 2)
  
# Print the result
print(result)

Output :

As we can see in the output, the Series.divide() function has successfully performed the floating division of the given series object with a scalar.

Example #2 : Use Series.divide() function to perform floating division of the given series object with a scalar. The given series object contains some missing values.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, None, None, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range("2010-10-09", periods = 11, freq ="M")
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.divide() function to perform floating division of the given series object with a scalar. We are going to fill 50 at the place of all the missing values.

# perform floating division
# fill 50 at the place of missing values
result = sr.divide(other = 2, fill_value = 50)
  
# Print the result
print(result)

Выход :

As we can see in the output, the Series.divide() function has successfully performed the floating division of the given series object with a scalar.

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.

Python

Python | Панды Series.divide ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ