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法律研究如何在 Pandas Series 中應用整數除法運算子？
整數除法運算也稱為向下取整除法，在 Python 中等效於 //。它是一個二元運算，也就是一個按元素進行除法運算的操作，並返回一個新值。
在 Pandas Series 類中，有一個名為 floordiv() 的方法，它執行 Series 物件與標量之間的按元素整數除法運算。此方法也可用於執行兩個 Series 物件之間的向下取整除法。
此方法的輸出是一個包含運算結果的新 Series。它有三個引數：fill_value、other 和 level。other 引數就是第二個輸入（另一個 Series 或標量）。fill_value 引數用於在執行 floordiv() 方法時用指定值替換缺失值，預設情況下，該引數將用 Nan 填充缺失值。
示例 1
在以下示例中，我們將對 Series 物件應用向下取整除法運算，除數為標量值“2”。
import pandas as pd
# create pandas Series
series = pd.Series([9, 25, 14, 82])
print("Series object:",series)
# apply floordiv()
print("Output:")
print(series.floordiv(2))輸出
輸出如下所示：
Series object: 0 9 1 25 2 14 3 82 dtype: int64 Output: 0 4 1 12 2 7 3 41 dtype: int64
在上面的程式碼塊中，我們可以看到初始 Series 物件和結果 Series 物件。第二個物件是 Series 與標量值“2”之間按元素進行整數除法運算的結果。
示例 2
在以下示例中，我們將對包含一些 Nan 值的 Series 物件應用整數除法運算，除數為標量。
import pandas as pd
import numpy as np
# create pandas Series
series = pd.Series([87, 5, None, 42, np.nan, 61])
print("Series object:",series)
# apply floordiv()
print("Output without replacing missing values:")
print(series.floordiv(other=2))
# apply floordiv() method with fill_value parameter
print("Output with replacing missing values by 5:")
print(series.floordiv(other=2, fill_value=5))輸出
輸出如下所示：
Series object: 0 87.0 1 5.0 2 NaN 3 42.0 4 NaN 5 61.0 dtype: float64 Output without replacing missing values: 0 43.0 1 2.0 2 NaN 3 21.0 4 NaN 5 30.0 dtype: float64 Output with replacing missing values by 5: 0 43.0 1 2.0 2 2.0 3 21.0 4 2.0 5 30.0 dtype: float64
首先，我們在不替換缺失值的情況下，對 Series 物件應用了向下取整除法運算，除數為標量值 2。然後，我們再次對同一個 Series 應用了 floordiv() 方法，除數為標量值 2，並且將缺失值填充為 5 (fill_value=5)。
這兩個輸出都在上面的輸出程式碼塊中顯示。
更新於: 2022年3月7日
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