【Pandas】pandas Series rdiv

Pandas2.2 Series

Binary operator functions

pandas.Series.rdiv

pandas.Series.rdiv 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于执行反向逐元素除法运算。反向除法运算意味着将当前 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，但顺序是反向的。具体来说，s1.rdiv(s2) 等价于 s2 / s1。

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，其中包含反向逐元素除法运算的结果。

示例

示例1: 标量反向除法

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s.rdiv(10)
print(result)

输出:

0    10.000000
1     5.000000
2     3.333333
3     2.500000
dtype: float64

示例2: Series 反向除法

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40])
result = s1.rdiv(s2)
print(result)

输出:

0    10.0
1    10.0
2    10.0
3    10.0
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([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
result = s1.rdiv(s2, fill_value=1)
print(result)

输出:

a    10.00
b    10.00
c    10.00
d     0.25
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 30。

示例4: 索引不匹配的反向除法

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=['b', 'c', 'd'])
result = s1.rdiv(s2)
print(result)

输出:

a         NaN
b    5.000000
c    6.666667
d    7.500000
dtype: float64

在这个例子中，s1 和 s2 的索引不完全匹配，未对齐的索引位置结果为 NaN。

通过这些示例，可以看到 pandas.Series.rdiv 方法在处理 Series 之间的反向逐元素除法运算时的强大功能和灵活性。