Python熊猫系列：.divide()

在数据处理和分析中，经常需要对数据进行分割物组合。在pandas的DataFrame中，使用.divide()方法可以很方便地实现这一任务。

简介

pandas是一个强大的数据处理和分析工具，其中DataFrame是pandas最核心的数据类型之一。在处理数据的过程中，我们经常需要对数据进行特定的分割和组合操作，比如计算两列的差值或者除法。

pandas的.divide()方法可以在DataFrame中快速实现两列数据的除法运算，并返回新的DataFrame或者Series。

语法

DataFrame.divide(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)

• other：除数，可以是单个数值、DataFrame或者Series。
• axis：指定按照行（axis=0）或者列（axis=1）进行对齐。
• level：对于MultiIndex类型的DataFrame，可以指定在某个level上进行除法运算。
• fill_value：用于除数或被除数中的缺失值填充。默认情况下，将缺失值填充为0。

示例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
print(df)

# 对于单个数值进行除法运算
print(df.divide(2))

# 对于Series进行除法运算
sr = pd.Series([2, 3])
print(df.divide(sr, axis=0))

# 对于DataFrame进行除法运算
other = pd.DataFrame({'A': [2, 2], 'B': [3, 3]})
print(df.divide(other))

# 填充缺失值
df.loc[1, 'B'] = None
print(df.divide(other, fill_value=1))

输出结果：

   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8
     A    B
0  0.5  2.5
1  1.0  3.0
2  1.5  3.5
3  2.0  4.0
          A         B
0  0.500000  1.000000
1  0.666667  2.000000
2  0.750000  2.333333
3  0.800000  2.666667
          A         B
0  0.500000  1.666667
1  1.000000       NaN
2  1.500000  2.333333
3  2.000000  2.666667

总结

使用pandas的.divide()方法可以很方便地对DataFrame、Series或者单个数值进行除法运算，并返回新的DataFrame或者Series。在进行除法运算时，可以指定按照行或者列进行对齐，对于缺失值可以选择填充特定的值。