पाइथन सूची द्वारा पांडा श्रृंखला के इंटीजर डिवीजन ऑपरेशन कैसे करें?

इंटीजर डिवीजन ऑपरेशन को पांडा श्रृंखला के तत्वों पर भी लागू किया जा सकता है, जैसे कि एक सूची या एक टपल।

पूर्णांक विभाजन संचालन करने के लिए हम पंडों श्रृंखला वर्ग में फ़्लोरडिव () विधि का उपयोग कर सकते हैं। जिसका उपयोग किसी अन्य श्रृंखला या स्केलर या सूची जैसी वस्तु के संबंधित तत्व द्वारा एक पांडा श्रृंखला वस्तु के बीच एक तत्व-वार पूर्णांक विभाजन संचालन को लागू करने के लिए किया जाता है।

यहां हम यह समझने के लिए कुछ उदाहरणों पर चर्चा करेंगे कि कैसे फ़्लोरडिव () विधि एक पायथन सूची के तत्वों द्वारा एक पांडा श्रृंखला के तत्वों के लिए पूर्णांक विभाजन ऑपरेशन करती है।

उदाहरण 1

पूर्णांक विभाजन संचालन के संबंध में फ़्लोरडिव () पद्धति के प्रदर्शन को समझने के लिए नीचे एक उदाहरण दिया गया है।

import pandas as pd

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':None,'B':58,"C":85, "D":28, 'E':np.nan, 'G':60 })

print("Series object:",s)

# apply floordiv() using a list of integers
print("Output:")
print(s.floordiv(other=[18, 16, 9, 15, 14, 6]))

स्पष्टीकरण

एक अजगर सूची के साथ श्रृंखला वस्तु "एस" के फर्श विभाजन संचालन को करने के लिए फ़्लोरडिव () फ़ंक्शन लागू करें। दी गई श्रृंखला वस्तु "एस" में इंडेक्स स्थिति "ए" और "ई" पर कुछ लापता मान हैं।

आउटपुट

आपको निम्न आउटपुट मिलेगा -

Series object:
A    NaN
B    58.0
C    85.0
D    28.0
E    NaN
G    60.0
dtype: float64

Output:
A    NaN
B    3.0
C    9.0
D    1.0
E    NaN
G    10.0
dtype: float64

उपरोक्त आउटपुट ब्लॉक में, विधि ने दिए गए श्रृंखला ऑब्जेक्ट के फर्श विभाजन के परिणाम को एक पायथन सूची के साथ सफलतापूर्वक वापस कर दिया है। और अनुपलब्ध मान अभी भी floordiv() पद्धति के परिणामों में मौजूद हैं क्योंकि हमने fill_value पैरामीटर पर कोई मान लागू नहीं किया है।

उदाहरण 2

पिछले उदाहरण के लिए, यहां हम fill_value पैरामीटर का उपयोग करके लापता मानों को बदलकर पूर्णांक विभाजन ऑपरेशन लागू करेंगे।

import pandas as pd

# create pandas Series
s = pd.Series({'A':None,'B':58,"C":85, "D":28, 'E':np.nan, 'G':60 })

print("Series object:",s)

# apply floordiv() using a list of integers by replacing missing values
print("Output:")
print(s.floordiv(other=[18, 16, 9, 15, 14, 6], fill_value=20))

आउटपुट

आउटपुट नीचे दिया गया है -

Series object:
A    NaN
B    58.0
C    85.0
D    28.0
E    NaN
G    60.0
dtype: float64

Output:
A    1.0
B    3.0
C    9.0
D    1.0
E    1.0
G    10.0
dtype: float64

उपरोक्त कोड को निष्पादित करते समय लापता मानों को एक अदिश मान 20 से बदल दिया जाता है और फ्लोर डिवीजन ऑपरेशन का आउटपुट उपरोक्त आउटपुट ब्लॉक में प्रदर्शित होता है।