【Pandas】pandas DataFrame rmod
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 |
| DataFrame.rfloordiv(other[, axis, level, …]) | 用于执行反向整除运算（地板除法） |
| DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value]) | 用于按元素计算反向模运算（即 other % DataFrame） |
pandas.DataFrame.rmod()
pandas.DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value]) 是 Pandas 中的一个二进制运算函数，用于按元素计算反向模运算（即 other % DataFrame）。这个方法可以用于两个 DataFrame 之间，或者一个 DataFrame 和一个标量之间。
参数说明：
other: 另一个 DataFrame 或标量，用于进行模运算。axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}. 默认为 0。表示沿着哪个轴进行操作。level: 如果操作对象是 MultiIndex，则指定沿着哪个级别进行操作。fill_value: 用于填充缺失数据的值。
示例
假设我们有两个 DataFrame：
import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],'B': [40, 50, 60]
})df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 5, 7],'B': [8, 9, 11]
})
示例 1: 使用另一个 DataFrame
result = df2.rmod(df1)
print(result)
输出结果:
A B
0 1 0
1 0 0
2 2 4
示例 2: 使用标量
result = df1.rmod(100)
print(result)
输出结果:
A B
0 90 60
1 80 50
2 70 40
解释
- 在示例 1 中，
df2.rmod(df1)计算的是df1 % df2，即df1中的每个元素对df2中对应位置的元素取模。 - 在示例 2 中，
df1.rmod(100)计算的是100 % df1，即 100 对df1中的每个元素取模。
这个函数在需要进行反向模运算时非常有用，特别是在处理数据时需要特定的数学变换。