如何對pandas Series進行整數除法運算，除數為Python列表？

整數除法運算也可以應用於pandas Series的元素，除數可以是Python序列，例如列表或元組。

為了執行整數除法運算，我們可以在pandas Series類中使用`floordiv()`方法。該方法用於在pandas Series物件與另一個Series、標量或類似列表的物件的對應元素之間執行逐元素整數除法運算。

這裡我們將討論一些例子，以瞭解`floordiv()`方法如何對pandas Series的元素進行整數除法運算，除數為Python列表。

示例1

以下是一個示例，用於理解`floordiv()`方法在整數除法運算中的效能。

import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':None,'B':58,"C":85, "D":28, 'E':np.nan, 'G':60 })

print("Series object:",s)

# apply floordiv() using a list of integers
print("Output:")
print(s.floordiv(other=[18, 16, 9, 15, 14, 6]))

解釋

應用`floordiv()`函式對Series物件“s”與Python列表執行向下取整除法運算。給定的Series物件“s”在索引位置“A”和“E”處包含一些缺失值。

輸出

您將獲得以下輸出：

Series object:
A    NaN
B    58.0
C    85.0
D    28.0
E    NaN
G    60.0
dtype: float64

Output:
A    NaN
B    3.0
C    9.0
D    1.0
E    NaN
G    10.0
dtype: float64

在上面的輸出塊中，該方法已成功返回給定Series物件與Python列表向下取整除法的結果。由於我們沒有對`fill_value`引數應用任何值，因此缺失值仍然存在於`floordiv()`方法的結果中。

示例2

對於前面的示例，這裡我們將透過使用`fill_value`引數替換缺失值來執行整數除法運算。

import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':None,'B':58,"C":85, "D":28, 'E':np.nan, 'G':60 })

print("Series object:",s)

# apply floordiv() using a list of integers by replacing missing values
print("Output:")
print(s.floordiv(other=[18, 16, 9, 15, 14, 6], fill_value=20))

輸出

輸出如下：

Series object:
A    NaN
B    58.0
C    85.0
D    28.0
E    NaN
G    60.0
dtype: float64

Output:
A    1.0
B    3.0
C    9.0
D    1.0
E    1.0
G    10.0
dtype: float64

在執行上述程式碼時，缺失值將被標量值20替換，並且向下取整除法運算的結果將顯示在上面的輸出塊中。

Gireesha Devara

更新於：2022年3月7日

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