Python|熊猫系列.floordiv()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.floordiv()函数返回系列和其他元素的整数除法（二元运算符floordiv）。该操作等同于series // other ，但支持用 fill_value 替换其中一个输入中的缺失数据

Syntax: Series.floordiv(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

Parameter :
other : Series or scalar value
fill_value : Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful Series alignment, with this value before computation.
level : Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level

Returns : result : Series

示例 #1：使用Series.floordiv()函数执行具有标量的系列对象的地板除法运算。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.floordiv()函数以标量执行给定系列对象的楼层划分。

# perform floor division
result = sr.floordiv(other = 3)
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.floordiv()函数已成功返回给定系列对象的地板除法结果，并带有一个标量。示例 #2 ：使用Series.floordiv()函数执行具有标量的系列对象的地板除法运算。给定的系列对象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, None, 32, 10, 5, 24, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.floordiv()函数以标量执行给定系列对象的楼层划分。我们将在所有缺失值的位置填充 30。

# perform floor division
result = sr.floordiv(other = 3, fill_value = 30)
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.floordiv()函数已成功返回给定系列对象的地板除法结果，并带有一个标量。