【Pandas】pandas DataFrame rdiv

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
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的地板除法操作
DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的取模操作
DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value])	用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算
DataFrame.dot(other)	用于计算两个 DataFrame（或 DataFrame 与 Series/数组）之间的**矩阵点积（矩阵乘法）**的方法
DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向加法运算
DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向减法运算
DataFrame.rmul(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向乘法运算
DataFrame.rdiv(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向除法运算

pandas.DataFrame.rdiv()

pandas.DataFrame.rdiv 方法用于执行反向除法运算。具体来说，它相当于调用 other / self，其中 self 是调用该方法的 DataFrame。以下是该方法的参数说明及其功能：

参数说明

• other: 用于进行除法运算的值，可以是标量、序列、DataFrame 或字典。
• axis: 指定沿哪个轴进行运算。0 或 'index' 表示沿行进行运算，1 或 'columns' 表示沿列进行运算。默认为 1。
• level: 如果 other 是一个 MultiIndex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为 None。
• fill_value: 用于填充缺失值的值。默认为 None。

示例及结果

示例 1: 使用标量进行反向除法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.rdiv(10)
print("\n反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定标量 10):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定标量 10):A         B         C
0  10.00000  2.500000  1.428571
1   5.00000  2.000000  1.250000
2   3.33333  1.666667  1.111111

示例 2: 使用序列进行反向除法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other = pd.Series([10, 20, 30])print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.rdiv(other, axis=0)
print("\n反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定序列):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定序列):A         B         C
0  10.00000  2.500000  1.428571
1  10.00000  4.000000  2.500000
2  10.00000  3.333333  3.333333

示例 3: 使用 DataFrame 进行反向除法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other_df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],'B': [20, 25, 30],'C': [30, 40, 45]
})print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.rdiv(other_df)
print("\n反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定 DataFrame):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定 DataFrame):A         B         C
0  10.00000  5.000000  4.285714
1  10.00000  5.000000  5.000000
2  10.00000  5.000000  5.000000

示例 4: 使用字典进行反向除法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other_dict = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30}print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.rdiv(other_dict)
print("\n反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定字典):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向除法后的 DataFrame (使用 rdiv 并指定字典):A         B         C
0  10.00000  5.000000  4.285714
1   5.00000  4.000000  3.750000
2   3.33333  3.333333  3.333333

解释