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法律研究Pandas series 的 div() 方法是如何工作的？
在 pandas series 构造函数中，div() 或 divide() 方法用于执行两个 series 对象的浮点除法或 series 与标量值的除法。并执行逐元素的除法运算。
该方法返回一个包含浮点除法结果的 series。它有三个参数：fill_value、other 和 level。other 参数就是第二个输入 series 或标量值。
fill_value 参数用于填充缺失值。如果在任何一个 series 对象中索引缺失，则可以使用指定的值填充该缺失索引值以执行除法运算。
示例 1
import pandas as pd
import numpy as np
# create pandas Series1
series1 = pd.Series([29, 36, 98, 12], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("First series object:",series1)
# create pandas Series2
series2 = pd.Series([3, 2, 4, 2], index= ['A', 'B', 'D', 'E'])
print("Second series object:",series2)
# divide
print("Divide: ", series1.div(series2))说明
在这个例子中，我们将对两个 series 对象进行除法运算。为此，我们使用整数列表和带标签的索引创建了两个 pandas series。之后，我们应用了 divide() 方法。
输出
First series object: A 29 B 36 C 98 D 12 dtype: int64 Second series object: A 3 B 2 D 4 E 2 dtype: int64 Divide: A 9.666667 B 18.000000 C NaN D 3.000000 E NaN dtype: float64
我们将 divide() 方法应用于两个 series 对象 series1 和 series2。基于索引标签，在 series 的元素之间执行除法运算。我们可以在上面的输出块中看到结果 series 对象。
示例 2
import pandas as pd
# create pandas Series1
series1 = pd.Series([29, 36, 98, 12], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("First series object:",series1)
# create pandas Series2
series2 = pd.Series([3, 2, 4, 2], index= ['A', 'B', 'D', 'E'])
print("Second series object:",series2)
# divide
print("Divide: ", series1.div(series2, fill_value=10))说明
我们像之前的例子一样创建了两个 pandas Series 对象，但是在这里，我们将 fill_value 参数设置为“10”。然后应用 divide() 方法。
输出
First series object: A 29 B 36 C 98 D 12 dtype: int64 Second series object: A 3 B 2 D 4 E 2 dtype: int64 Divide: A 9.666667 B 18.000000 C 9.800000 D 3.000000 E 5.000000 dtype: float64
在这里，我们成功地使用 fill_value “10” 对两个 series 对象 series1 和 series2 执行了浮点除法。
更新于：2022年3月9日
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