【Pandas】pandas Series truediv

Pandas2.2 Series

Binary operator functions

pandas.Series.truediv

pandas.Series.truediv 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于执行真除法（即浮点数除法）操作。这个方法可以将当前 Series 中的每个元素与另一个 Series、标量或其他可迭代对象中的对应元素进行除法运算。

参数说明

• other: 另一个 Series、标量或其他可迭代对象，用于执行除法运算。
• level: 如果两个 Series 对象的索引是多重索引，则可以指定在哪个级别进行对齐。
• fill_value: 如果在对齐过程中出现缺失值（NaN），可以使用 fill_value 指定一个值来填充这些缺失值，从而避免产生 NaN 结果。
• axis: 指定操作的轴，默认为 0。

返回值

返回一个新的 Series 对象，其中包含除法运算的结果。

示例

示例1: 标量除法

import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30, 40])
result = s.truediv(10)
print(result)

输出:

0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
dtype: float64

示例2: Series 除法

import pandas as pd

s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40])
s2 = pd.Series([2, 4, 5, 10])
result = s1.truediv(s2)
print(result)

输出:

0    5.0
1    5.0
2    6.0
3    4.0
dtype: float64

示例3: 使用 fill_value 处理缺失值

import pandas as pd
import numpy as np

s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([2, 4, 5], index=['a', 'b', 'c'])
result = s1.truediv(s2, fill_value=1)
print(result)

输出:

a     5.0
b     5.0
c     6.0
d    40.0
dtype: float64

在这个例子中，s2 没有索引 'd'，因此在对齐时 s2['d'] 被视为缺失值，并用 fill_value 指定的值 1 来代替，从而计算出 40.0。