【Pandas】pandas DataFrame rtruediv
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 |
| DataFrame.rtruediv(other[, axis, level, …]) | 用于执行反向真除法运算 |
pandas.DataFrame.rtruediv()
pandas.DataFrame.rtruediv 方法用于执行反向真除法运算。具体来说，它相当于调用 other / self，其中 self 是调用该方法的 DataFrame。rtruediv 方法与 rdiv 方法类似，但 rtruediv 总是执行浮点数除法（即真除法），而不是整数除法。
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（即'columns'）。 - 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: 使用标量进行反向真除法运算
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.rtruediv(10)
print("\n反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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: 使用序列进行反向真除法运算
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.rtruediv(other, axis=0)
print("\n反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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 进行反向真除法运算
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.rtruediv(other_df)
print("\n反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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: 使用字典进行反向真除法运算
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.rtruediv(other_dict)
print("\n反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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反向真除法后的 DataFrame (使用 rtruediv 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
-
使用标量进行反向真除法运算:
df.rtruediv(10)计算 DataFramedf中的每个元素与标量10的真除法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是
10除以df中的元素。
-
使用序列进行反向真除法运算:
df.rtruediv(other, axis=0)计算 DataFramedf的每一行与序列other的对应元素的真除法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是
other的对应元素除以df的元素。
-
使用 DataFrame 进行反向真除法运算:
df.rtruediv(other_df)计算 DataFramedf与other_df的对应元素的真除法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是
other_df的元素除以df的元素。
-
使用字典进行反向真除法运算:
df.rtruediv(other_dict)计算 DataFramedf的每一列与字典other_dict中对应键的值的真除法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是字典
other_dict中的值除以df的元素。
这些示例展示了 DataFrame.rtruediv 方法的不同用法及其效果。根据具体需求，可以选择合适的参数来进行反向真除法运算。