【Pandas】pandas DataFrame truediv

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

方法	描述
DataFrame.add(other)	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的减法操作
DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的乘法操作
DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的除法操作
DataFrame.truediv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的真除法操作

pandas.DataFrame.truediv()

pandas.DataFrame.truediv() 方法用于执行逐元素的真除法操作。真除法是指使用浮点数除法，即使两个操作数都是整数，结果也会是浮点数。这个方法可以用于两个 DataFrame 之间的除法，也可以用于 DataFrame 和一个标量之间的除法。下面是对参数的详细描述：

• other: 可以是另一个 DataFrame、Series、Index、常量或可广播到相同形状的数组。
• axis: 指定沿哪个轴进行操作。0 或 'index' 表示沿行操作，1 或 'columns' 表示沿列操作。默认为 'columns'。
• level: 如果索引是多重索引（MultiIndex），则可以指定沿哪个级别进行操作。默认为 None。
• fill_value: 如果遇到缺失值（NaN），可以使用这个值来填充。默认为 None。

示例

假设我们有两个 DataFrame：

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [2, 2, 2]
})

示例 1: DataFrame 与 DataFrame 之间的真除法

result = df1.truediv(df2)
print(result)

输出:

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.5
2  3.0  3.0

示例 2: DataFrame 与标量之间的真除法

result = df1.truediv(2)
print(result)

输出:

   A  B
0  0.5  2.0
1  1.0  2.5
2  1.5  3.0

示例 3: 使用 fill_value 处理缺失值

假设 df2 有一个缺失值：

df2.iloc[0, 0] = None  # 设置 df2 中的一个值为 NaN
result = df1.truediv(df2, fill_value=1)
print(result)

输出:

     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  2.5
2  3.0  3.0

在这个例子中，df2 中的第一个元素是 NaN，使用 fill_value=1 后，df1 中的对应元素 1 除以 1，结果仍然是 1。

示例 4: 处理除以零的情况

如果 df2 中有零值，结果会是 inf 或 -inf：

df2.iloc[1, 1] = 0  # 设置 df2 中的一个值为 0
result = df1.truediv(df2)
print(result)

输出:

     A   B
0  1.0  2.0
1  2.0   inf
2  3.0  3.0

在这个例子中，df2 中的第二个元素是 0，df1 中的对应元素 5 除以 0，结果是 inf。

示例 5: 指定 axis 参数

假设我们有一个 DataFrame 和一个 Series，可以通过指定 axis 参数来控制除法操作的轴：

series_row = pd.Series([100, 200, 300], index=[0, 1, 2])
result_axis_0 = df1.truediv(series_row, axis=0)
print("\nDataFrame 1 / Series (axis=0):")
print(result_axis_0)series_col = pd.Series([10, 20], index=['A', 'B'])
result_axis_1 = df1.truediv(series_col, axis=1)
print("\nDataFrame 1 / Series (axis=1):")
print(result_axis_1)

输出:

DataFrame 1 / Series (axis=0):A     B
0  0.01  0.02
1  0.01  0.025
2  0.01  0.02DataFrame 1 / Series (axis=1):A    B
0  0.1  0.2
1  0.2  0.25
2  0.3  0.3

总结

pandas.DataFrame.truediv() 方法提供了一种灵活的方式来执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素真除法操作。通过 axis 参数可以指定操作的轴，通过 level 参数可以处理多级索引，通过 fill_value 参数可以填充缺失值。这对于数据处理和计算非常有用，特别是在处理缺失值和多级索引时。