Python Pandas Series.mod()

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，它使导入和分析数据变得更加容易。

Python Series.mod()用于返回两个数字相除后的余数。

语法: Series.mod(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)

参数:
other：其他系列或列表类型，要与调用者系列划分并检查剩余部分。
fill_value:操作前在系列/列表中要用NaN替换的值
level:在多索引的情况下，level的整数值。

返回类型: 带模值的调用者系列 ( 调用者系列 [i] % 其他系列 [i] )

在下面的例子中，所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子#1：检查余数

在这个例子中，使用head()方法提取了5行的数据框。使用Pandas Series()方法从Python列表中创建一个系列。在新的短数据帧上调用mod()方法，创建的列表作为其他参数被传递。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
    
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
    
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
    
# creating list with 5 values 
list =[1, 2, 3, 4, 3] 
    
# finding remainder
# creating new column 
short_data["Remainder"]= short_data["Salary"].mod(list) 
    
# display 
short_data 

输出:

如输出图片所示，在调用者系列和其他系列的相同索引的数值除以后的余数被返回。由于没有向fill_value参数传递任何信息，所以返回的是空值。

例子#2：处理空值

就像上面的例子一样，同样的步骤，但这次创建了一个变量，并向其传递一些随机值。然后，该值被作为fill_value参数传递给mod()方法。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
    
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
    
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
    
# creating list with 5 values 
list =[1, 2, 3, 4, 3] 
    
# replacing null value with any number
null_replacement = 21218
  
# finding remainder
# creating new column 
short_data["Remainder"]= short_data["Salary"].mod(list, fill_value = null_replacement) 
    
# display 
short_data 

输出:
如输出图所示，空值被21218取代，所有操作都用这个值完成。因此，在第3个位置返回的不是NaN，而是21218 % 3 = 2。