极客教程Numpy中pandas中DataFrame.div与DataFrame.divide的区别
在数据分析领域，pandas是Python编程语言中广为人知的数据处理库。该库主要用于洞察和处理数据、进行数据清理、转换数据格式以及进行插入数据。虽然pandas的传统核心是Series和DataFrame数据结构，但这篇文章将重点关注在DataFrame中两个函数div和divide。
对于初学者来说，div和divide函数很容易被混淆。坚守一种函数的处理方式可能会导致数据分析或预测结果的偏差。因此，理解两个函数之间的区别和视情况选择正确的功能，非常重要。
阅读更多：Numpy 教程
DataFrame.div
DataFrame.div是一个计算DataFrame和另一个DataFrame或数值的除法，df.div（other，axis =’columns’，level = None，fill_value = None）。
下面是一些示例：
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12],
'D': [13, 14, 15, 16]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 2, 2, 2],
'B': [2, 2, 2, 2],
'C': [2, 2, 2, 2],
'D': [2, 2, 2, 2]})
print("DataFrame1:\n", df1)
print("DataFrame2:\n", df2)
result = df1.div(df2)
print("After Division:\n", result)
在上面的代码中，我们定义了两个DataFrame df1和df2。然后，我们将df1除以df2，并将结果打印出来。输出结果如下：
DataFrame1:
A B C D
0 1 5 9 13
1 2 6 10 14
2 3 7 11 15
3 4 8 12 16
DataFrame2:
A B C D
0 2 2 2 2
1 2 2 2 2
2 2 2 2 2
3 2 2 2 2
After Division:
A B C D
0 0.5 2.5 4.5 6.5
1 1.0 3.0 5.0 7.0
2 1.5 3.5 5.5 7.5
3 2.0 4.0 6.0 8.0
DataFrame.divide
DataFrame.divide与DataFrame.div方法类似，具有相同的效果。
DataFrame.divide(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)。
下面是一些示例：
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12],
'D': [13, 14, 15, 16]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 2, 2, 2],
'B': [2, 2, 2, 2],
'C': [2, 2, 2, 2],
'D': [2, 2, 2, 2]})
print("DataFrame1:\n", df1)
print("DataFrame2:\n", df2)
result = df1.divide(df2)
print("After Division:\n", result)
在上面的代码中，我们定义了两个DataFrame df1和df2。然后，我们将df1除以df2，并将结果打印出来。输出结果如下：
DataFrame1:
A B C D
0 1 5 9 13
1 2 6 10 14
2 3 7 11 15
3 4 8 12 16
DataFrame2:
A B C D
0 2 2 2 2
1 2 2 2 2
2 2 2 2 2
3 2 2 2 2
After Division:
A B C D
0 0.5 2.5 4.5 6.5
1 1.0 3.0 5.0 7.0
2 1.5 3.5 5.5 7.5
3 2.0 4.0 6.0 8.0
和df.div的输出结果相同。
区别
DataFrame.div和DataFrame.divide实际上执行相同的操作，因为它们返回的结果是相同的。基本上在数据分析领域中使用两者中的任何一个来计算DataFrame和另外一个DataFrame或数值的除法都是可以的。然而，两者有微小的区别，这意味着在某些情况下，选择正确的函数将变得至关重要。
简而言之，DataFrame.div是DataFrame.divide函数的别名，使用哪一个或两个都是可以的。
总结
在本文中，我们阐述了DataFrame.div和DataFrame.divide函数的区别。尽管它们在效果上相同，但前者更加常用，后者主要是别名。两者都用于执行DataFrame和另一个DataFrame或数值的除法操作，但是在某些情况下，正确选择函数将非常重要。因此，我们需要在实际分析中根据情况进行选择。