手机网站开发哪家好网站设计制作一般多少钱
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 |
| Series.truediv() | 用于执行真除法（即浮点数除法）操作 |
| Series.floordiv() | 用于执行地板除法（即整数除法）操作 |
| Series.mod() | 用于执行逐元素的取模运算 |
| Series.pow() | 用于执行逐元素的幂运算 |
| Series.radd() | 用于执行反向逐元素加法运算 |
| Series.rsub() | 用于执行反向逐元素减法运算 |
| Series.rmul() | 用于执行反向逐元素乘法运算 |
| Series.rdiv() | 用于执行反向逐元素除法运算 |
pandas.Series.rdiv
pandas.Series.rdiv 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于执行反向逐元素除法运算。反向除法运算意味着将当前 Series 中的每个元素与另一个 Series、标量或其他可迭代对象中的对应元素进行除法运算，但顺序是反向的。具体来说，s1.rdiv(s2) 等价于 s2 / s1。
参数说明
other: 另一个Series、标量或其他可迭代对象，用于执行除法运算。level: 如果两个Series对象的索引是多重索引，则可以指定在哪个级别进行对齐。fill_value: 如果在对齐过程中出现缺失值（NaN），可以使用fill_value指定一个值来填充这些缺失值，从而避免产生 NaN 结果。axis: 指定操作的轴，默认为 0。
返回值
返回一个新的 Series 对象，其中包含反向逐元素除法运算的结果。
示例
示例1: 标量反向除法
import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s.rdiv(10)
print(result)
输出:
0 10.000000
1 5.000000
2 3.333333
3 2.500000
dtype: float64
示例2: Series 反向除法
import pandas as pds1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40])
result = s1.rdiv(s2)
print(result)
输出:
0 10.0
1 10.0
2 10.0
3 10.0
dtype: float64
示例3: 使用 fill_value 处理缺失值
import pandas as pd
import numpy as nps1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
result = s1.rdiv(s2, fill_value=1)
print(result)
输出:
a 10.00
b 10.00
c 10.00
d 0.25
dtype: float64
在这个例子中，s2 没有索引 'd'，因此在对齐时 s2['d'] 被视为缺失值，并用 fill_value 指定的值 1 来代替，从而计算出 30。
示例4: 索引不匹配的反向除法
import pandas as pds1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=['b', 'c', 'd'])
result = s1.rdiv(s2)
print(result)
输出:
a NaN
b 5.000000
c 6.666667
d 7.500000
dtype: float64
在这个例子中，s1 和 s2 的索引不完全匹配，未对齐的索引位置结果为 NaN。
通过这些示例，可以看到 pandas.Series.rdiv 方法在处理 Series 之间的反向逐元素除法运算时的强大功能和灵活性。