Python | Serie Pandas.mod()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Python Series.mod()se usa para devolver el resto después de la división de dos números

Sintaxis: Series.mod(other, axis=’columns’, level=Ninguno, fill_value=Ninguno)

Parámetros:
otro: otra serie o tipo de lista que se dividirá y verificará el resto con la serie de llamadas
fill_value: valor que se reemplazará por NaN en la serie/lista antes del
nivel de operación: valor entero del nivel en caso de índice múltiple

Tipo de devolución: serie de llamadas con valores mod (serie de llamadas [i] % otra serie [i])

Para descargar el conjunto de datos utilizado en el siguiente ejemplo, haga clic aquí.

En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene datos de algunos jugadores de la NBA. La imagen del marco de datos antes de cualquier operación se adjunta a continuación.

Ejemplo #1: Comprobación del resto

En este ejemplo, se extraen 5 filas del marco de datos usando el head()método. Se crea una serie a partir de una lista de Python utilizando el Series()método Pandas. Se mod()llama al método en un nuevo marco de datos corto y la lista creada se pasa como otro parámetro.

# importing pandas module  
import pandas as pd 
    
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
    
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
    
# creating list with 5 values 
list =[1, 2, 3, 4, 3] 
    
# finding remainder
# creating new column 
short_data["Remainder"]= short_data["Salary"].mod(list) 
    
# display 
short_data 

Producción:

Como se muestra en la imagen de salida, se devolvió el resto después de la división de valores en el mismo índice en la serie de llamadas y otras series. Dado que no se pasó nada al parámetro fill_value, los valores nulos se devuelven tal como están.

 
Ejemplo #2: Manejo de valores nulos

Al igual que en el ejemplo anterior, se realizan los mismos pasos, pero esta vez se crea una variable y se le pasa un valor aleatorio. Luego, el valor se pasa como parámetro fill_value al mod()método.

# importing pandas module  
import pandas as pd 
    
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
    
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
    
# creating list with 5 values 
list =[1, 2, 3, 4, 3] 
    
# replacing null value with any number
null_replacement = 21218
  
# finding remainder
# creating new column 
short_data["Remainder"]= short_data["Salary"].mod(list, fill_value = null_replacement) 
    
# display 
short_data 

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, los valores nulos se reemplazaron por 21218 y todas las operaciones se realizaron con ese valor. Por lo tanto, en lugar de NaN, se devolvió 21218 % 3 = 2 en la 3.ª posición.