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法律研究Pandas series 的 div() 方法是如何工作的？
在 pandas series 建構函式中，div() 或 divide() 方法用於執行兩個 series 物件的浮點除法或 series 與標量值的除法。並執行逐元素的除法運算。
該方法返回一個包含浮點除法結果的 series。它有三個引數：fill_value、other 和 level。other 引數就是第二個輸入 series 或標量值。
fill_value 引數用於填充缺失值。如果在任何一個 series 物件中索引缺失，則可以使用指定的值填充該缺失索引值以執行除法運算。
示例 1
import pandas as pd
import numpy as np
# create pandas Series1
series1 = pd.Series([29, 36, 98, 12], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("First series object:",series1)
# create pandas Series2
series2 = pd.Series([3, 2, 4, 2], index= ['A', 'B', 'D', 'E'])
print("Second series object:",series2)
# divide
print("Divide: ", series1.div(series2))說明
在這個例子中，我們將對兩個 series 物件進行除法運算。為此，我們使用整數列表和帶標籤的索引建立了兩個 pandas series。之後，我們應用了 divide() 方法。
輸出
First series object: A 29 B 36 C 98 D 12 dtype: int64 Second series object: A 3 B 2 D 4 E 2 dtype: int64 Divide: A 9.666667 B 18.000000 C NaN D 3.000000 E NaN dtype: float64
我們將 divide() 方法應用於兩個 series 物件 series1 和 series2。基於索引標籤，在 series 的元素之間執行除法運算。我們可以在上面的輸出塊中看到結果 series 物件。
示例 2
import pandas as pd
# create pandas Series1
series1 = pd.Series([29, 36, 98, 12], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("First series object:",series1)
# create pandas Series2
series2 = pd.Series([3, 2, 4, 2], index= ['A', 'B', 'D', 'E'])
print("Second series object:",series2)
# divide
print("Divide: ", series1.div(series2, fill_value=10))說明
我們像之前的例子一樣建立了兩個 pandas Series 物件，但是在這裡，我們將 fill_value 引數設定為“10”。然後應用 divide() 方法。
輸出
First series object: A 29 B 36 C 98 D 12 dtype: int64 Second series object: A 3 B 2 D 4 E 2 dtype: int64 Divide: A 9.666667 B 18.000000 C 9.800000 D 3.000000 E 5.000000 dtype: float64
在這裡，我們成功地使用 fill_value “10” 對兩個 series 物件 series1 和 series2 執行了浮點除法。
更新於：2022年3月9日
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