如何对pandas Series进行整数除法运算，除数为Python列表？

整数除法运算也可以应用于pandas Series的元素，除数可以是Python序列，例如列表或元组。

为了执行整数除法运算，我们可以在pandas Series类中使用`floordiv()`方法。该方法用于在pandas Series对象与另一个Series、标量或类似列表的对象的对应元素之间执行逐元素整数除法运算。

这里我们将讨论一些例子，以了解`floordiv()`方法如何对pandas Series的元素进行整数除法运算，除数为Python列表。

示例1

以下是一个示例，用于理解`floordiv()`方法在整数除法运算中的性能。

Open Compiler
import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':None,'B':58,"C":85, "D":28, 'E':np.nan, 'G':60 })

print("Series object:",s)

# apply floordiv() using a list of integers
print("Output:")
print(s.floordiv(other=[18, 16, 9, 15, 14, 6]))

解释

应用`floordiv()`函数对Series对象“s”与Python列表执行向下取整除法运算。给定的Series对象“s”在索引位置“A”和“E”处包含一些缺失值。

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输出

您将获得以下输出：

Series object:
A    NaN
B    58.0
C    85.0
D    28.0
E    NaN
G    60.0
dtype: float64

Output:
A    NaN
B    3.0
C    9.0
D    1.0
E    NaN
G    10.0
dtype: float64

在上面的输出块中，该方法已成功返回给定Series对象与Python列表向下取整除法的结果。由于我们没有对`fill_value`参数应用任何值，因此缺失值仍然存在于`floordiv()`方法的结果中。

示例2

对于前面的示例，这里我们将通过使用`fill_value`参数替换缺失值来执行整数除法运算。

Open Compiler
import pandas as pd
import numpy as np

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':None,'B':58,"C":85, "D":28, 'E':np.nan, 'G':60 })

print("Series object:",s)

# apply floordiv() using a list of integers by replacing missing values
print("Output:")
print(s.floordiv(other=[18, 16, 9, 15, 14, 6], fill_value=20))

输出

输出如下：

Series object:
A    NaN
B    58.0
C    85.0
D    28.0
E    NaN
G    60.0
dtype: float64

Output:
A    1.0
B    3.0
C    9.0
D    1.0
E    1.0
G    10.0
dtype: float64

在执行上述代码时，缺失值将被标量值20替换，并且向下取整除法运算的结果将显示在上面的输出块中。

更新于：2022年3月7日

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