Pandas序列中rfloordiv()函数的作用是什么？

series.rfloordiv()函数用于对Pandas序列对象应用整数除法运算，它执行逐元素的除法运算。rfloordiv方法称为反向向下取整除法，类似于floordiv()方法，但它计算的是other // series而不是series // other。

此方法支持使用名为fill_value的参数替换任何输入中的缺失值。该方法还有另外两个参数：other和level。other是第二个输入对象（序列或标量），level则在某个级别上进行广播。

示例1

在下面的示例中，我们将对序列对象应用反向向下取整除法运算，除数为标量值“100”。

import pandas as pd

# create pandas Series
series = pd.Series([36, 7, 45, 39, 2])

print("Series object:",series)

# Apply reverse floor division method with a scalar value
print("Output:")
print(series.rfloordiv(100))

输出

输出如下：

Series object:
0    36
1    7
2    45
3    39
4    2
dtype: int64

Output:
0    2
1    14
2    2
3    2
4    50
dtype: int64

在上面的代码块中，我们可以看到初始序列对象和结果序列对象。第二个对象是序列和标量值“100”之间逐元素反向整数除法运算的结果。

示例2

在下面的示例中，我们将使用rfloordiv()方法对两个序列对象执行反向整数除法运算。

# import pandas packages
import pandas as pd

# Creating Pandas Series objects
series1 = pd.Series([1, 26, 36, 38], index=list("PQRS"))
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series([12, 74, 72, 61], index=list("PQST"))
print('Second series object:',series2)

# apply reverse floor division method
print("Reverse floor division of Series1 and Series2:", series1.rfloordiv(series2))

输出

输出如下：

First series object:
P    1
Q    26
R    36
S    38
dtype: int64

Second series object:
P    12
Q    74
S    72
T    61
dtype: int64

Reverse floor division of Series1 and Series2:
P    12.0
Q    2.0
R    NaN
S    1.0
T    NaN
dtype: float64

在上面的输出代码块中，我们可以看到反向向下取整除法运算的结果。结果序列对象中有两个NaN元素，这是因为在另一个序列对象“series2”中找不到索引位置“R”的值，而在被调用序列对象“series1”中找不到索引“F”的值。因此，这两个值默认为NaN。

更新于：2022年3月7日

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