Pandas DataFrame rmod() 方法
示例
計算用 3 除以 DataFrame 中每個值所得的餘數
import pandas as pd
data = {
"points": [5, 6, 4],
"total": [50, 40, 20]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.rmod(3))
自己動手試一試 »
定義和用法
rmod() 方法計算用指定值除以 DataFrame 中每個值所得的模（餘數）。
此方法稱為 *反向* 模運算，與 mod() 方法類似，但它不是計算 5 % 3，而是計算 3 % 5。
指定的值必須是可以被 DataFrame 中的值整除的物件。它可以是像本例中那樣的常數，也可以是列表之類的物件，如列表 [15, 20] 或元組 {"points": 380, "total": 22}，或者是與原始 DataFrame 匹配的 Pandas Series 或另一個 DataFrame。
語法
dataframe.rmod(other, axis, level, fill_value)
引數
| 引數 | 描述 |
|---|---|
| other | 必需。一個數字、數字列表或另一個具有與原始 DataFrame 匹配的資料結構的物件。 |
| axis | 可選。一個定義，用於決定是按索引還是按列進行比較。 0 或 'index' 表示按索引比較。 1 或 'columns' 表示按列比較。 |
| level | 可選。一個數字或標籤，指示在何處進行比較。 |
| fill_value | 可選。一個數字或 None。指定在求模之前如何處理 NaN 值。 |
返回值
一個包含模數的 DataFrame。
