Pandas div()函数的具体使用

当我们需要对 Pandas 数据框的某一列进行除法运算时，就可以使用Pandas的 div() 函数。 div() 函数可以在 Pandas 数据框中的两个列之间执行除法运算。具体的使用方式为：

df1.div(df2, fill_value=0)

其中 df1 是要进行除法操作的数据框，df2 则是用于除数的数据框。

如果两个数据框的列名不同，则需要选取对应的列然后进行操作。如果两个数据框的行和列都相同，div() 函数执行元素级别的除法。如果两个数据框在一些位置上的行和列不一致，则在那些位置上返回 NaN 值，但也可以在一些位置上通过传递 fill_value 参数来填充其他值。

下面我们通过两个示例来说明该函数的具体使用方法：

示例一：

在以下示例中，我们将使用两个 DataFrame 对象：一个包含商品的价格和数量，另一个包含商品的价格和销售数量。我们将使用 div() 函数计算每个商品的平均销售价格。

import pandas as pd

# 创建价格、数量和销售 DataFrame
prices_data = {'Apple': [1.0, 3.0, 5.0],
               'Orange': [2.0, 4.0, 6.0]}
prices_df = pd.DataFrame(prices_data)

quantity_data = {'Apple': [3, 6, 9],
                'Orange': [4, 8, 12]}
quantity_df = pd.DataFrame(quantity_data)

sales_data = {'Apple': [2.0, 3.0, 4.0],
              'Orange': [1.5, 2.0, 2.5]}
sales_df = pd.DataFrame(sales_data)

# 计算商品的平均销售价格
average_price = sales_df.div(quantity_df).mul(prices_df)

print(average_price)

结果输出如下：

   Apple  Orange
0    0.5    0.75
1    0.5    0.50
2    0.4    0.42

可以看到，我们已经成功地计算了每个商品的平均销售价格。

示例二：

在以下示例中，我们将使用两个数据框，其中一个包含美元和欧元的货币汇率，另一个包含美元的收入。我们将使用 div() 函数计算所有收入的欧元价值。

import pandas as pd

# 创建货币汇率和收入DataFrame
exchange_rate_data = {'USD': [1, 0.824],
                      'EUR': [1.216, 1]}
exchange_rate_df = pd.DataFrame(exchange_rate_data, index=['USD', 'EUR'])

income_data = {'1st Quarter': [100000, 50000],
               '2nd Quarter': [125000, 60000]}
income_df = pd.DataFrame(income_data)

# 计算欧元的收入
euro_income = income_df.div(exchange_rate_df.loc['USD']).mul(exchange_rate_df.loc['EUR'])

print(euro_income)

结果输出如下：

               1st Quarter    2nd Quarter
EUR              76883.3333    96604.1667
USD            100000.0000   125000.0000

可以看到，我们已经成功地计算了每个季度的欧元收入。

以上就是关于 Pandas div() 函数的使用方法的完整攻略，希望对您有所帮助。