Python Pandas Series.floordiv()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.floordiv()函数返回series和other的整数除法，从元素开始（二进制运算符floordiv）。该操作等同于series // other，但支持用fill_value替代其中一个输入中的缺失数据。

语法: Series.floordiv(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数:
other：系列或标量值
fill_value :在计算前用这个值填补现有的缺失（NaN）值，以及成功的系列排列所需的任何新元素。
level :跨层广播，与通过的MultiIndex层上的索引值相匹配。

返回：结果：系列

示例#1：使用Series.floordiv()函数对一个系列对象进行除以标量的地板操作。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.floordiv()函数来执行一个给定的系列对象与一个标量的地板除法。

# perform floor division
result = sr.floordiv(other = 3)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.floordiv()函数已经成功地返回了给定系列对象与标量的底层除法结果。

示例#2 :使用Series.floordiv()函数对一个系列对象与一个标量进行下限除法操作。给定的系列对象包含一些缺失的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.floordiv()函数来对一个给定的系列对象进行标量的底层除法。我们将在所有缺失值的位置上填充30。

# perform floor division
result = sr.floordiv(other = 3, fill_value = 30)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.floordiv()函数已经成功地返回了给定系列对象与标量的底层除法结果。