pandas series.divmod() 方法是如何工作的？

pandas 系列构造函数中的divmod()方法用于对两个系列对象进行整数除法和取模。我们可以divmod()用标量值计算一个系列的 。我们可以执行逐元素divmod()操作。

该方法返回一个带有两个系列对象的python元组，元组的第一个系列表示整数除法结果，元组的第二个系列对象表示模除法结果。

该方法执行两个系列对象的逐元素除法操作。有一个参数叫fill_value，用于在执行方法时填充指定值代替缺失值divmod()，默认会用Nan填充缺失值。

示例 1

# import pandas packages
import pandas as pd

# Creating Series objects
series1 = pd.Series([96, 75, 23, 17, 30], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series([8, 6, 4, 5, 3], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'F'])
print('second series object:',series2)

print("Series1 和 Series2 的 Divmod：", series1.divmod(series2))

解释

在此示例中，我们将使用该divmod()方法划分两个系列对象，而无需更改任何默认参数值。

输出结果

First series object:
A 96
B 75
C 23
D 17
E 30
dtype: int64

second series object:
A 8
B 6
C 4
D 5
F 3
dtype: int64

Series1 和 Series2 的 Divmod：
(A 12.0
B  12.0
C   5.0
D   3.0
E   NaN
F   NaN
dtype: float64,

A 0.0
B 3.0
C 3.0
D 2.0
E NaN
F NaN
dtype: float64)

在上面的输出块中，我们可以看到两个系列对象的元组。第一个对象表示整数除法值，第二个对象表示divmod()方法在两个系列对象上的模值。

示例 2

# import pandas packages
import pandas as pd

# Creating Series objects
series1 = pd.Series([36, 85, 4, 13, 34], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
print('First series object:',series1)

series2 = pd.Series([7, 8, 1, 6, 8], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'F'])
print('second series object:',series2)

print("Series1 和 Series2 的 Divmod：", series1.divmod(series2, fill_value=10))

解释

最初，我们创建了两个带有标签索引的熊猫系列。之后，我们使用divmod()fill_value 参数应用该方法。

输出结果

First series object:
A 36
B 85
C  4
D 13
E 34
dtype: int64

second series object:
A 7
B 8
C 1
D 6
F 8
dtype: int64

Series1 和 Series2 的 Divmod：
(A 5.0
B 10.0
C  4.0
D  2.0
E  3.0
F  1.0
dtype: float64,

A 1.0
B 5.0
C 0.0
D 1.0
E 4.0
F 2.0
dtype: float64)

在上面的输出块中，我们可以看到两个系列对象的元组。在执行divmod()方法时，Nan 值被替换为 10，这是由 fill_value 参数定义的。