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div()方法将DataFrame中的每个值除以指定的值，并返回一个计算处理后的Dataframe结果

DataFrame.div()函数其实是除法运算，表格中的每个数据都是被除数

导入数据

import pandas as pd df = pd.DataFrame({"col1":[5, 3, None, 4], "col2":[None, 2, 4, 3],  "col3":[4, 3, 8, 5], "col4":[5, 4, 2, None]})

df

问题1: Dataframe中每个单元格中的值除以2,NaN值参与计算时，填充为50 

res1 = df.div(2, fill_value = 50)

res1

fill_value参数指定在除法之前如何处理NaN值 

问题2: Dataframe每列第一行中的值除以2,第二行中的值除以3,第三行中的值除以1.5,第四行中的值除以4 

series_object = pd.Series([2, 3, 1.5, 4]) 
res2 = df.div(series_object, axis = 0)

series_object

res2

上述生成res2的计算过程如下所示 

axis参数决定是按索引还是按列进行比较，取值0 或 'index' 表示按索引进行比较，取值1 或者 'columns' 表示按列进行比较

问题3: Dataframe中'col1'的值除以2,'col2'的值除以3,'col3'的值除以1.5,'col4'中的值除以4 

series_object = pd.Series([2, 3, 1.5, 4],index = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']) res3 = df.div(series_object, axis = 1)

series_object

res3 

上述生成res3的计算过程如下所示