Python | Pandas Panel.rtruediv()

En Pandas, Panel es un contenedor muy importante para datos tridimensionales. Los nombres de los 3 ejes pretenden dar algún significado semántico a la descripción de operaciones que involucran datos de panel y, en particular, el análisis econométrico de datos de panel.

En Pandas Panel.rtruediv(), la función se usa para obtener la división flotante de series y dataframe/Panel.

Sintaxis: Panel.rtruediv(otro, eje=0)

Parámetros:
otro: DataFrame o Panel
axis: Eje sobre el que transmitir

Devoluciones: Panel

Código #1:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np 
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'real'], 
                    'b': [111, 123, 425, 1333]}) 
  
df2 = pd.DataFrame({'a': ['I', 'am', 'dataframe', 'two'], 
                    'b': [100, 100, 100, 100]}) 
                      
data = {'item1':df1, 'item2':df2}
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') 
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b']) 
  
print("\nFloating Dividing panel['b'] with df2['b'] using rtruediv() method - \n") 
print("\n", panel['b'].rtruediv(df2['b'], axis = 0)) 
Producción:

panel['b'] is - 

    item1  item2
0    111    100
1    123    100
2    425    100
3   1333    100

Floating Dividing panel['b'] with df2['b'] using rtruediv() method - 


       item1  item2
0  0.900901      1
1  0.813008      1
2  0.235294      1
3  0.075019      1

Código #2:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np 
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'], 
                    'b': [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) 
  
data = {'item1':df1, 'item2':df1} 
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') 
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b'], '\n') 
  
# Create a 5 * 5 dataframe 
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns =['item1', 'item2']) 
print("Newly create dataframe with random values is - \n\n", df2)
  
print("\nFloating Dividing panel['b'] with df2 using rtruediv() method - \n") 
print(panel['b'].rtruediv(df2, axis = 0)) 
Producción:

panel['b'] is - 

       item1     item2
0    11.000    11.000
1     1.025     1.025
2   333.000   333.000
3   114.480   114.480
4  1333.000  1333.000 

Newly create dataframe with random values is - 

       item1     item2
0  0.809990  0.358019
1  0.765535  0.101660
2  0.788052  0.742361
3  0.964031  0.618767
4  0.862207  0.131611

Floating Dividing panel['b'] with df2 using rtruediv() method - 

      item1     item2
0  0.073635  0.032547
1  0.746864  0.099180
2  0.002367  0.002229
3  0.008421  0.005405
4  0.000647  0.000099

Código #3:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np 
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'], 
                    'b': [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) 
                      
df2 = pd.DataFrame({'a': ['I', 'am', 'DataFrame', 'number', 'two'], 
                    'b': [10, 10, 10, 110, 110]})                     
                      
data = {'item1':df1, 'item2':df2} 
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') 
  
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b'], '\n') 
  
print("\nFloating Dividing panel['b']['item1'] with df2['b'] or panel['b']['item2'] using rtruediv() method - \n") 
print("\n", panel['b']['item1'].rtruediv(df2['b'], axis = 0)) 
Producción:

panel['b'] is - 

       item1  item2
0    11.000     10
1     1.025     10
2   333.000     10
3   114.480    110
4  1333.000    110 


Floating Dividing panel['b']['item1'] with df2['b'] or panel['b']['item2'] using rtruediv() method - 


 0    0.909091
1    9.756098
2    0.030030
3    0.960867
4    0.082521
dtype: float64

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por Shivam_k y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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