这篇“Pandas div()函数如何使用”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Pandas div()函数如何使用”文章吧。
div()方法将DataFrame中的每个值除以指定的值，并返回一个计算处理后的Dataframe结果
DataFrame.div()函数其实是除法运算，表格中的每个数据都是被除数
导入数据
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"col1":[5, 3, None, 4], "col2":[None, 2, 4, 3], "col3":[4, 3, 8, 5], "col4":[5, 4, 2, None]})df
问题1: Dataframe中每个单元格中的值除以2,NaN值参与计算时，填充为50
res1 = df.div(2, fill_value = 50)res1
fill_value参数指定在除法之前如何处理NaN值
问题2: Dataframe每列第一行中的值除以2,第二行中的值除以3,第三行中的值除以1.5,第四行中的值除以4
series_object = pd.Series([2, 3, 1.5, 4]) res2 = df.div(series_object, axis = 0)series_object
res2
上述生成res2的计算过程如下所示
axis参数决定是按索引还是按列进行比较，取值0 或 'index' 表示按索引进行比较，取值1 或者 'columns' 表示按列进行比较
问题3: Dataframe中'col1'的值除以2,'col2'的值除以3,'col3'的值除以1.5,'col4'中的值除以4
series_object = pd.Series([2, 3, 1.5, 4],index = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']) res3 = df.div(series_object, axis = 1)
res3
上述生成res3的计算过程如下所示
以上就是关于“Pandas div()函数如何使用”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注编程网行业资讯频道。
