Pandas Series の truediv メソッドとは?

2024-04-02

Pandas Series の truediv メソッド:詳細解説

メソッドの概要

def truediv(self, other, axis='index', level=None, fill_value=None):

    """
    Perform true division on the Series and other, element-wise.

    Equivalent to `series / other`, but with support to substitute
    a fill_value for missing data in one of the inputs.

    Parameters
    ----------
    other : scalar, sequence, Series, or DataFrame
        The object to divide by.
    axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 'index'
        The axis to align on.
    level : int or str, optional
        Broadcast across a level, matching Index values on the
        passed MultiIndex level.
    fill_value : None or numeric, optional
        Fill existing missing (NaN) values, and any new element
        needed for successful Series alignment, with this value
        before computation. If data in both corresponding Series
        locations is missing the result will be missing.

    Returns
    -------
    Series
        The result of the division.
    """

    # ...

引数

  • other: スカラー、リスト、別の Series オブジェクト、または DataFrame オブジェクト
  • axis: {0 or 'index', 1 or 'columns'}, デフォルトは 'index'
    • 0 or 'index': 行方向に除算
    • 1 or 'columns': 列方向に除算
  • level: int or str, オプション
    • MultiIndex の場合、指定されたレベルでブロードキャスト
  • fill_value: None または数値, オプション
    • 欠損値 (NaN) と新しい要素をこの値で埋める

返値

  • 除算の結果を持つ新しい Series オブジェクト

使用例

例 1:スカラーによる除算

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# スカラーで除算
result = s.truediv(2)

print(result)

# 出力:
# 0    0.500000
# 1    1.000000
# 2    1.500000
# 3    2.000000
# 4    2.500000
# dtype: float64

例 2:リストによる除算

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# リストで除算
result = s.truediv([2, 4, 6, 8, 10])

print(result)

# 出力:
# 0    0.500000
# 1    0.500000
# 2    0.500000
# 3    0.500000
# 4    0.500000
# dtype: float64

例 3:別の Series オブジェクトによる除算

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10])

# 別の Series オブジェクトで除算
result = s1.truediv(s2)

print(result)

# 出力:
# 0    0.500000
# 1    0.500000
# 2    0.500000
# 3    0.500000
# 4    0.500000
# dtype: float64

例 4:欠損値の処理

s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 欠損値を 0 で埋めて除算
result = s.truediv(2, fill_value=0)

print(result)



Pandas Series の truediv メソッド:サンプルコード集

スカラーによる除算

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# スカラーで除算
result = s.truediv(2)

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    1.0
# 2    1.5
# 3    2.0
# 4    2.5
# dtype: float64

リストによる除算

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# リストで除算
result = s.truediv([2, 4, 6, 8, 10])

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    0.5
# 2    0.5
# 3    0.5
# 4    0.5
# dtype: float64

別の Series オブジェクトによる除算

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10])

# 別の Series オブジェクトで除算
result = s1.truediv(s2)

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    0.5
# 2    0.5
# 3    0.5
# 4    0.5
# dtype: float64

欠損値の処理

s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 欠損値を 0 で埋めて除算
result = s.truediv(2, fill_value=0)

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    1.0
# 2    0.0
# 3    2.0
# 4    2.5
# dtype: float64

データフレームによる除算

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4, 6, 8, 10], 'b': [1, 1, 1, 1, 1]})

# データフレームで除算
result = s.truediv(df)

print(result)

# 出力:
#        a         b
# 0  0.500000  1.000000
# 1  0.500000  1.000000
# 2  0.500000  1.000000
# 3  0.500000  1.000000
# 4  0.500000  1.000000

軸指定

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
df = pd.DataFrame({'a': [2, 4, 6, 8, 10], 'b': [1, 1, 1, 1, 1]})

# 列方向に除算
result = s.truediv(df, axis=1)

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    1.0
# 2    1.5
# 3    2.0
# 4    2.5
# dtype: float64

MultiIndex の場合

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=[('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2), ('c', 1)])

# MultiIndex レベルでブロードキャスト
result = s.truediv(s, level='a')

print(result)

# 出力:


Pandas Series の truediv メソッドの代替方法

スカラーによる除算

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# スカラーで除算
result = s / 2

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    1.0
# 2    1.5
# 3    2.0
# 4    2.5
# dtype: float64

リストによる除算

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# リストで除算
result = s / [2, 4, 6, 8, 10]

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    0.5
# 2    0.5
# 3    0.5
# 4    0.5
# dtype: float64

別の Series オブジェクトによる除算

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10])

# 別の Series オブジェクトで除算
result = s1 / s2

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    0.5
# 2    0.5
# 3    0.5
# 4    0.5
# dtype: float64

NumPy の divide 関数

import numpy as np

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# NumPy の divide 関数で除算
result = np.divide(s, 2)

print(result)

# 出力:
# [0.5 1.  1.5 2.  2.5]

apply メソッド

def my_func(x):
    return x / 2

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# apply メソッドで除算
result = s.apply(my_func)

print(result)

# 出力:
# 0    0.5
# 1    1.0
# 2    1.5
# 3    2.0
# 4    2.5
# dtype: float64

上記のように、pandas.Series.truediv メソッド以外にも、さまざまな方法で Series オブジェクトを要素ごとに除算できます。

  • シンプルなケースでは、演算子 / を使用するのが最も簡単です。
  • より複雑なケースでは、truediv メソッドまたは apply メソッドを使用する必要があります。
  • 速度が重要な場合は、NumPy の divide 関数を使用することを検討してください。



PandasのData OffsetsとFY5253.freqstr

Pandas の tseries. offsets モジュールは、日付や時間ベースのデータ分析に必要なオフセットを提供します。オフセットは、特定の日付や時間から一定期間前後の日付や時間を算出するために使用されます。FY5253. freqstr



Pandas データオフセット:Tick オブジェクトを使いこなして時系列データ分析をレベルアップ

この解説では、pandas. tseries. offsets. Tick オブジェクトの copy メソッドについて、以下の内容を詳しく説明します。Tick オブジェクトの概要copy メソッドの機能メソッドの引数と戻り値使用例関連するデータオフセット


Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code の完全ガイド

DateOffset. rule_code 属性は、以下の情報をエンコードします。オフセットの種類: 例えば、'D' は日単位オフセット、'M' は月単位オフセットを表します。オフセットの大きさ: 例えば、'2D' は 2 日後のオフセット、'3M' は 3 ヶ月後のオフセットを表します。


Pandas.tseries.offsets.Tick: 高精度な時間間隔を操る魔法の杖

pandas. tseries. offsets. Tick は、PandasライブラリにおけるDateOffsetサブクラスの一つで、高精度な時間間隔を表現するためのオフセットを提供します。従来のDateOffsetよりも細かい時間単位での操作が可能となり、金融市場データや高頻度データ分析において特に有用です。


Pandas Data Offsets と BusinessMonthBegin.isAnchored を用いた時系列データ分析

Pandas の Data Offsets は、時系列データの分析に役立つ便利な機能です。特定の日付や時間から、一定の期間(日数、月数、年数など)を前後に移動するオフセットを生成できます。BusinessMonthBegin は、営業日の月初めに移動するオフセットです。週末や祝日を含む通常の月間オフセットとは異なり、営業日だけを考慮します。



Pandas YearEnd オフセット:DatetimeIndex/Series/Resampling との連携

YearEnd オフセットは、年末 に日付を進めるオフセットです。例えば、2023-03-08 に YearEnd オフセットを適用すると、2023-12-31 になります。YearEnd オフセットは、以下のパラメータを受け取ります。n: オフセットの回数 (デフォルトは 1)


Timedelta.max関数に関するチュートリアル

pandas. Timedelta. max関数は、複数のTimedeltaオブジェクトの最大値を求める関数です。一見単純な機能に見えますが、いくつかの注意点や応用方法が存在します。pandas. Timedelta. max関数は、以下の引数を受け取ります。


pandas.errors.UndefinedVariableError エラーとは?

このエラーは、以下の状況で発生します。eval() 関数で、存在しない変数を参照しようとした場合query() メソッドで、存在しない列名を指定した場合その他、存在しない変数を参照するような操作を実行した場合このエラーを解決するには、以下のいずれかの方法を試します。


Pandas Data Offsets と DateOffset.rule_code の完全ガイド

DateOffset. rule_code 属性は、以下の情報をエンコードします。オフセットの種類: 例えば、'D' は日単位オフセット、'M' は月単位オフセットを表します。オフセットの大きさ: 例えば、'2D' は 2 日後のオフセット、'3M' は 3 ヶ月後のオフセットを表します。


Pandas DataFrame.count メソッドとは?

pandas. DataFrame. count メソッドは、DataFrame内の非NULL値の数をカウントします。これは、欠損値やNaN値を除いてデータフレーム内のデータ量を把握する際に役立ちます。使い方このメソッドは非常にシンプルで、引数なしで呼び出すことができます。