【Pandas】pandas Series div

Pandas2.2 Series

Binary operator functions

方法	描述
Series.add()	用于对两个 Series 进行逐元素加法运算
Series.sub()	用于对两个 Series 进行逐元素减法运算
Series.mul()	用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算
Series.div()	用于对两个 Series 进行逐元素除法运算

pandas.Series.div

pandas.Series.div() 方法的主要用途是对两个 Series 进行逐元素的除法运算。它在数据分析和处理中非常有用，特别是在需要对数据进行按元素的除法操作时。以下是 pandas.Series.div() 的一些具体用途：

主要特点

• 逐元素除法运算：对两个 Series 进行逐元素的除法操作。
• 自动对齐索引：如果两个 Series 的索引不匹配，div() 方法会自动对齐索引，并在缺失值处填充指定的值（默认为 NaN）。
• 支持缺失值填充：可以通过 fill_value 参数指定缺失值的填充方式。
• 支持广播操作：可以与标量进行除法操作。

参数

• other: 另一个 Series 或标量值。
• level: 如果 Series 具有多级索引，则指定用于匹配的级别。
• fill_value: 用于填充缺失值的值，默认为 NaN。
• axis: 指定操作的轴，默认为 0。

示例代码

基本示例

import pandas as pd

# 创建两个 Series
series1 = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
series2 = pd.Series([2, 4, 5], index=['a', 'b', 'c'])

# 使用 div() 方法进行逐元素除法
result = series1.div(series2)

print("逐元素除法结果:")
print(result)

运行结果

逐元素除法结果:
a    5.0
b    5.0
c    6.0
dtype: float64

索引不匹配的示例

# 创建两个索引不匹配的 Series
series1 = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
series2 = pd.Series([2, 4, 5], index=['b', 'c', 'd'])

# 使用 div() 方法进行逐元素除法
result = series1.div(series2)

print("索引不匹配的逐元素除法结果:")
print(result)

运行结果

索引不匹配的逐元素除法结果:
a     NaN
b    10.0
c     7.5
d     NaN
dtype: float64

使用 fill_value 参数

# 使用 fill_value 参数填充缺失值
result = series1.div(series2, fill_value=1)

print("使用 fill_value 参数的逐元素除法结果:")
print(result)

运行结果

使用 fill_value 参数的逐元素除法结果:
a    10.0
b    10.0
c     7.5
d     0.2
dtype: float64

标量除法

# 使用标量进行除法
result = series1.div(5)

print("标量除法结果:")
print(result)

运行结果

标量除法结果:
a    2.0
b    4.0
c    6.0
dtype: float64

解释

• 基本示例：两个 Series 的索引完全匹配，因此逐元素相除。
• 索引不匹配的示例：由于索引不匹配，未对齐的索引位置结果为 NaN。
• 使用 fill_value 参数：通过指定 fill_value 参数，可以填充缺失值，从而避免 NaN 的出现。
• 标量除法：展示了如何将一个标量值与 Series 的每个元素相除。

总结

pandas.Series.div() 方法在数据分析和处理中非常有用，特别是在需要对数据进行逐元素除法操作时。它支持自动对齐索引、缺失值填充和广播操作，使得数据处理更加灵活和高效。通过这些示例，可以看到 div() 方法在不同场景下的应用及其强大功能。