Python Pandas Series.rdiv()

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.rdiv()函数执行系列和其他元素的浮动除法。该操作等同于其他/系列，但支持在其中一个输入中用fill_value替代缺失的数据。

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

参数:
other：系列或标量值
fill_value :填补现有的缺失（NaN）值
level：在一个级别上进行广播。

返回：Series

示例#1：使用Series.rdiv()函数对一个标量与给定的系列对象进行浮动除法。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 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.rdiv()函数来执行标量与系列的浮动除法。

# divide the given value with series
result = sr.rdiv(other = 100)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.rdiv()函数已经返回了给定标量与系列对象的浮动除法结果。

示例#2：使用Series.rdiv()函数对一个标量与给定的系列对象进行浮动除法。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([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.rdiv()函数来执行标量与序列的浮动除法。我们将在系列中的所有缺失值的位置上填充10。

# divide the given value with series
result = sr.rdiv(other = 100, fill_value = 10)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.rdiv()函数已经返回了给定标量与系列对象的浮动除法结果。