Python Pandas dataframe.rmod()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.rmod()函数用于寻找数据框架和其他元素的模数（二元运算rfloordiv）。这个函数本质上与做其他%的数据框架相同，但支持替代其中一个输入中的缺失数据。

语法: DataFrame.rmod(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
参数 :
other：系列，数据框架，或常数
axis：对于系列输入，axis要与系列的索引相匹配。
level :跨层广播，与通过的MultiIndex层的索引值相匹配。
fill_value : 在计算前用这个值填充现有的缺失（NaN）值，以及成功的DataFrame对齐所需的任何新元素。如果两个对应的DataFrame位置的数据都缺失，结果将是缺失。
返回 : result : DataFrame

例子#1：使用rmod()函数，用数据帧查找一个系列的模数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]},
                   index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
 
# Print the dataframe
df

让我们来创建这个系列

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Create the series
sr = pd.Series([12, 25, 64, 18], index =["A", "B", "C", "D"])
 
# Print the series
sr

让我们使用dataframe.rmod()函数来寻找一个带有dataframe的系列的模数

df.rmod(sr, axis = 1)

输出 :

例子2：使用rmod()函数对一个数据帧与其他数据帧进行模数除法。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the first dataframe
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]},
                   index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
 
# Creating the second dataframe
df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5],
                    "B":[21, 5, 32, 4, 6],
                    "C":[11, 21, 23, 7, 9],
                    "D":[1, 5, 3, 8, 6]},
                    index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
 
# perform modulus of df2 by df1
df1.rmod(df2)

输出 :