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.
La función pandas dataframe.rmod() se usa para encontrar el módulo del marco de datos y otros elementos (operador binario rfloordiv). Esta función es esencialmente la misma que hacer otro marco de datos % pero con un soporte para sustituir los datos que faltan en una de las entradas.
Sintaxis: DataFrame.rmod(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
Parámetros :
other : Series, DataFrame, or constant
axis : Para entrada de Series, eje para coincidir Series index on
level : Broadcast a través de un nivel , haciendo coincidir los valores de índice en el nivel MultiIndex pasado
fill_value : Rellene los valores faltantes existentes (NaN) y cualquier elemento nuevo necesario para la alineación exitosa de DataFrame, con este valor antes del cálculo. Si faltan datos en ambas ubicaciones correspondientes de DataFrame, faltará el resultado.
Devuelve: resultado: DataFrame
Ejemplo #1: Use la función rmod() para encontrar el módulo de una serie con un marco de datos.
Python3
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], "B":[3, 2, 4, 3, 4], "C":[2, 2, 7, 3, 4], "D":[4, 3, 6, 12, 7]}, index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"]) # Print the dataframe df
Creamos la serie
Python3
# importing pandas as pd import pandas as pd # Create the series sr = pd.Series([12, 25, 64, 18], index =["A", "B", "C", "D"]) # Print the series sr
Usemos la función dataframe.rmod() para encontrar el módulo de una serie con dataframe
Python3
df.rmod(sr, axis = 1)
Producción :
Ejemplo n.º 2: utilice la función rmod() para realizar la división de módulo de un marco de datos con otro.
Python3
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], "B":[3, 2, 4, 3, 4], "C":[2, 2, 7, 3, 4], "D":[4, 3, 6, 12, 7]}, index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"]) # Creating the second dataframe df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5], "B":[21, 5, 32, 4, 6], "C":[11, 21, 23, 7, 9], "D":[1, 5, 3, 8, 6]}, index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"]) # perform modulus of df2 by df1 df1.rmod(df2)
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Shubham__Ranjan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA