如何对pandas Series进行整数除法运算?

如何对pandas Series进行整数除法运算?

整数除法运算也可以应用于pandas系列的元素,另一个Python序列,如列表或元组。

为了进行整数除法运算,我们可以使用pandas series类中的floordiv()方法。该方法用于在pandas系列对象之间应用基于元素的整数除法操作,通过另一个Series或标量或类似于列表的对象的相应元素。

在这里,我们将讨论一些例子,以了解floordiv()方法如何将Python列表的元素整数除法运算与pandas系列的元素相结合。

示例1

以下是一个示例,以了解floordiv()方法在整数除法操作方面的性能。

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]))

解释

使用python列表对系列对象“s”执行floordiv()函数进行底部除法操作。给定的系列对象“s”在索引位置“A”和“E”处包含一些缺失值。

输出

您将获得以下输出 −

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 

在上面的输出块中,该方法已成功返回给定的系列对象与python列表的底部除法结果。并且floordiv()方法的结果中仍然存在缺失值,因为我们尚未将任何值应用于fill_value参数。

示例2

对于上一个示例,这里我们将使用fill_value参数替换缺失值进行整数除法运算。

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))

输出

在执行以上代码时,缺失值被替换为标量值20,并在上面的输出块中显示整数除法操作的输出。

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