Python | Pandas DataFrame.truediv

Pandas DataFrame es una estructura de datos tabulares potencialmente heterogénea, de tamaño mutable, bidimensional con ejes etiquetados (filas y columnas). Las operaciones aritméticas se alinean en las etiquetas de fila y columna. Se puede considerar como un contenedor similar a un dictado para objetos Series. Esta es la estructura de datos principal de Pandas.

La función de pandas DataFrame.truediv()realiza la división flotante del marco de datos y otros elementos. Es equivalente a dataframe / other, pero con soporte para sustituir un valor de relleno por datos faltantes en una de las entradas.

Sintaxis: DataFrame.truediv(otro, eje=’columnas’, nivel=Ninguno, valor_relleno=Ninguno)

Parámetro:
otro: escalar, secuencia, serie o
eje de marco de datos: {0 o ‘índice’, 1 o ‘columnas’}
nivel: se transmite a través de un nivel, haciendo coincidir los valores de índice en el nivel de índice múltiple pasado.
fill_value : Rellene los valores faltantes existentes (NaN) y cualquier elemento nuevo necesario para la alineación exitosa de DataFrame.

Devuelve: Resultado de la operación aritmética.

Ejemplo n.º 1: use DataFrame.truediv()la función para realizar la división del marco de datos dado con un elemento escalar. También complete 100 en el lugar de todos los valores que faltan.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.truediv()la función para realizar la división del marco de datos dado por 2, por elementos. Vamos a llenar 100 en el lugar de todos los valores que faltan en este marco de datos.

# divide by 2 element-wise
# fill 100 at the place of missing values
result = df.truediv(other = 2, fill_value = 100)
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, la DataFrame.truediv()función ha realizado con éxito la división del marco de datos dado por un escalar.
 
Ejemplo #2: Use DataFrame.truediv()la función para realizar la división del marco de datos dado usando una lista.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1], 
                   "B":[7, 2, 54, 3, None], 
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8], 
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]}) 
  
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
  
# Set the index
df.index = index_
  
# Print the DataFrame
print(df)

Producción :

Ahora usaremos DataFrame.truediv()la función para realizar la división del marco de datos dado usando una lista.

# divide using a list
# across the column axis
result = df.truediv(other = [10, 4, 8, 3], axis = 1)
  
# Print the result
print(result)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la DataFrame.truediv()función ha realizado con éxito la división del marco de datos dado por una lista.