Python | Pandas Panel.truediv ()

En Pandas, la función Panel.truediv() se usa para obtener una división flotante de series y marcos de datos / Panel.

Sintaxis: Panel.truediv (otro, eje = 0)

Parámetros:
otro: DataFrame o Panel
eje: Eje sobre el que transmitir

Devoluciones: Panel

Código n.º 1:

# importación del módulo pandas

importación < /código> pandas como pd

importar numpy como np

df1 = pd.DataFrame ({ `a` : [ `Gee ks` , `Para` , `geeks` , ` real` ],

`b` : [ 111 , 123 , 425 , 1333 ]})

df2 = pd.DataFrame ({ `a` : [ ` I` , `am` , `marco de datos` , `dos` ],

` b` : [ 100 , 100 , 100 , 100 ]})

data = { ` elemento1` : df1, ` item2` : df2 }

# crear un panel

panel = pd.Panel.from_dict (datos, orientar = `menor` )

< código clase = "funciones "> imprimir ( "panel [` b`] es - " , panel [ `b` ])

print ( "Panel divisorio flotante [`b`] con df2 [`b`] usando truediv() método -" )

print (< /código> "" , panel [ `b` ]. truediv (df2 [ ` b` ], axis = 0 ))

Salida:

panel [`b`] is - item1 item2 0 111 100 1 123 100 2 425 100 3 1333 100 Panel divisorio flotante [` b`] con df2 [`b`] usando el método t ruediv () - item1 item2 0 1.11 1 1 1.23 1 2 4.25 1 3 13.33 1 

Código # 2:

# importar módulo pandas

importar pandas como pd

importar numpy as np

< clase de código ="simple "> df1 = pd. Marco de datos ({ `a` : [ ` Geeks` , `Para` , `geeks` , ` for` , `real` ],

` b` : [ 11 , 1.025 , 333 , 114.48 , 1333 ]})

datos = { ` item1` : df1, `item2` : df1}

# crear un panel

panel = pd.Panel.from_dict (datos, orientar = `menor` )

imprimir ( " panel [`b`] es -" , panel [ `b` ], ` `< /código> )


# Crear marco de datos de 5 * 5

df2 = pd. DataFrame (np.random.rand ( 5 , 2 ), columnas = [ `elemento1` , ` elemento2` ]) < / p>

imprimir ( "Recién creado marco de datos con valores aleatorios ‚Äã‚ Äãis -" , df2)

print ( " Panel divisorio flotante [`b`] con df2 usando el método truediv () -" )

print (panel [ `b` ]. truediv (df2, eje = 0 ))

Salir:

panel [`b`] es - Item1 Item2 0 11.000 11.000 1 1.025 1.025 2 333.000 333.000 3 114.480 114.480 4 1333.000 1333.000 Recientemente cree datos de datos con valores aleatorios, Äíamos - Item1 Item2 0 0.154734 0.270466 0,793149 0.594710 2 0.203894 0.133580 3 0.986028 0.826181 4 0.814395 0.072388 Panel de división flotante [` B`. Item1 Item 2 0 71.089512 40.670489 1 1.292318 1.723528 2 1633.203306 2492.883184 3 116.102223 138.798165 18414. 
 
   
 
 
 
 
 
 # pandas importar módulo 
 importar   pandas como pd 
 import   numpy as np 

 df1   =  < clase de código = "simple"> pd.DataFrame ({  `a`  : [  `Geeks`  ,  ` For`  ,   `geeks`  ,  ` for`  ,   `real`  ], 
 `b`  : [  11  ,   1.025  ,   333  ,   114.48  ,   1333  ]})  

 df2   =   pd.DataFrame ({< /código>  `a`  : [ ` I`  ,  ` am`  ,   `Marco de datos` < /código> ,   `número`  ,  ` dos`  ], 
 `b` : [  10  ,   10  < código clase = "simple">,   10  ,   110  ,   110  ]} ) 

 datos   =   { ` item1`  : df1,   `elemento2`  : df2} 
 
 # crear un panel 
 panel  < clase de código = "palabra clave"> =   pd.Panel.from_dict (datos, orientar   =   `menor`  ) 

 print   (  "panel [` b`] es - " , panel [  `b`  ],   ``  ) 

 print   (  "Panel divisorio flotante [` b`] [`item1`] con df2 [`b`] o panel [` b`] [`item2`] usando el método truediv () -"  ) 
 print   (  ""  , panel [  `b`  ] [ ` item1`  ].truediv (df2 [  `b`  ], eje   =   0  )) 
 
  
 
  Salir:
panel [`b`] is - item1 item2 0 11.000 10 1 1.025 10 2 333.000 10 3 114.480 110 4 1333.000 110 Panel divisorio flotante [`b`] [` item1`] con df2 [`b`] o panel [` b`] [`item2` ] usando el método truediv () - 0 1.100000 1 0.102500 2 33.300000 3 1.040727 4 12.118182 dtype: float64