Python | Serie Pandas.rtruediv()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.rtruediv()devuelve la división flotante de series y otras, por elementos (operador binario rtruediv). La función es equivalente a other / series, pero con soporte para sustituir un valor de relleno por datos faltantes en una de las entradas.

Sintaxis: Series.rtruediv(otro, nivel=Ninguno, fill_value=Ninguno, eje=0)

Parámetro:
otro: valor de serie o escalar
valor_de_relleno: relleno de valores faltantes existentes (NaN)
nivel: transmisión a través de un nivel, haciendo coincidir los valores de índice en el nivel de índice múltiple pasado

Devoluciones : Serie

Ejemplo #1: Use Series.rtruediv()la función para realizar una división inversa del objeto Serie dado con un elemento escalar.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Salida:

ahora usaremos Series.rtruediv()la función para realizar una división flotante inversa por elementos del objeto Serie dado con un escalar.

# perform reverse floating division with 1000
selected_items = sr.rtruediv(other = 1000)
  
# Print the returned Series object
print(selected_items)

Salida:

como podemos ver en la salida, la Series.rtruediv()función ha devuelto con éxito la división inversa del objeto Serie dado con el escalar.
 
Ejemplo n.º 2: use Series.rtruediv()la función para realizar una división inversa del objeto Serie dado con un elemento escalar. El objeto Serie dado también contiene algunos valores faltantes.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.rtruediv()la función para realizar una división flotante inversa por elementos del objeto Serie dado con un escalar. Reemplazamos todos los valores faltantes con 100.

# perform reverse floating division with 1000
# Fill all the missing values with 100
selected_items = sr.rtruediv(other = 1000, fill_value = 100)
  
# Print the returned Series object
print(selected_items)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.rtruediv()función ha devuelto con éxito la división inversa del objeto Serie dado con el escalar y también ha sustituido 100 en el lugar de todos los valores faltantes.