如何在 Pandas Series 中应用整数除法运算符？

整数除法运算也称为向下取整除法，在 Python 中等效于 //。它是一个二元运算，也就是一个按元素进行除法运算的操作，并返回一个新值。

在 Pandas Series 类中，有一个名为 floordiv() 的方法，它执行 Series 对象与标量之间的按元素整数除法运算。此方法也可用于执行两个 Series 对象之间的向下取整除法。

此方法的输出是一个包含运算结果的新 Series。它有三个参数：fill_value、other 和 level。other 参数就是第二个输入（另一个 Series 或标量）。fill_value 参数用于在执行 floordiv() 方法时用指定值替换缺失值，默认情况下，该参数将用 Nan 填充缺失值。

示例 1

在以下示例中，我们将对 Series 对象应用向下取整除法运算，除数为标量值“2”。

import pandas as pd

# create pandas Series
series = pd.Series([9, 25, 14, 82])

print("Series object:",series)

# apply floordiv()
print("Output:")
print(series.floordiv(2))

输出

输出如下所示：

Series object:
0    9
1    25
2    14
3    82
dtype: int64

Output:
0    4
1    12
2    7
3    41
dtype: int64

在上面的代码块中，我们可以看到初始 Series 对象和结果 Series 对象。第二个对象是 Series 与标量值“2”之间按元素进行整数除法运算的结果。

示例 2

在以下示例中，我们将对包含一些 Nan 值的 Series 对象应用整数除法运算，除数为标量。

import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
series = pd.Series([87, 5, None, 42, np.nan, 61])

print("Series object:",series)

# apply floordiv()
print("Output without replacing missing values:")
print(series.floordiv(other=2))

# apply floordiv() method with fill_value parameter
print("Output with replacing missing values by 5:")
print(series.floordiv(other=2, fill_value=5))

输出

输出如下所示：

Series object:
0    87.0
1    5.0
2    NaN
3    42.0
4    NaN
5    61.0
dtype: float64

Output without replacing missing values:
0    43.0
1    2.0
2    NaN
3    21.0
4    NaN
5    30.0
dtype: float64

Output with replacing missing values by 5:
0    43.0
1    2.0
2    2.0
3    21.0
4    2.0
5    30.0
dtype: float64

首先，我们在不替换缺失值的情况下，对 Series 对象应用了向下取整除法运算，除数为标量值 2。然后，我们再次对同一个 Series 应用了 floordiv() 方法，除数为标量值 2，并且将缺失值填充为 5 (fill_value=5)。

这两个输出都在上面的输出代码块中显示。

更新于: 2022年3月7日

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