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【Pandas】pandas DataFrame rmod

news 来源：原创 2025/6/4 7:30:22

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

方法描述
DataFrame.add(other)用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])用于执行逐元素的减法操作
DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])用于执行逐元素的乘法操作
DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value])用于执行逐元素的除法操作
DataFrame.truediv(other[, axis, level, …])用于执行逐元素的真除法操作
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …])用于执行逐元素的地板除法操作
DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value])用于执行逐元素的取模操作
DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value])用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算
DataFrame.dot(other)用于计算两个 DataFrame（或 DataFrame 与 Series/数组）之间的**矩阵点积（矩阵乘法）**的方法
DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value])用于执行反向加法运算
DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value])用于执行反向减法运算
DataFrame.rmul(other[, axis, level, fill_value])用于执行反向乘法运算
DataFrame.rdiv(other[, axis, level, fill_value])用于执行反向除法运算
DataFrame.rtruediv(other[, axis, level, …])用于执行反向真除法运算
DataFrame.rfloordiv(other[, axis, level, …])用于执行反向整除运算（地板除法）
DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value])用于按元素计算反向模运算（即 other % DataFrame）

pandas.DataFrame.rmod()

pandas.DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value]) 是 Pandas 中的一个二进制运算函数，用于按元素计算反向模运算（即 other % DataFrame）。这个方法可以用于两个 DataFrame 之间，或者一个 DataFrame 和一个标量之间。

参数说明：
  • other: 另一个 DataFrame 或标量，用于进行模运算。
  • axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}. 默认为 0。表示沿着哪个轴进行操作。
  • level: 如果操作对象是 MultiIndex，则指定沿着哪个级别进行操作。
  • fill_value: 用于填充缺失数据的值。
示例

假设我们有两个 DataFrame：

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30],'B': [40, 50, 60]
})df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 5, 7],'B': [8, 9, 11]
})
示例 1: 使用另一个 DataFrame
result = df2.rmod(df1)
print(result)

输出结果:

    A   B
0   1   0
1   0   0
2   2   4
示例 2: 使用标量
result = df1.rmod(100)
print(result)

输出结果:

    A   B
0  90  60
1  80  50
2  70  40
解释
  • 在示例 1 中，df2.rmod(df1) 计算的是 df1 % df2，即 df1 中的每个元素对 df2 中对应位置的元素取模。
  • 在示例 2 中，df1.rmod(100) 计算的是 100 % df1，即 100 对 df1 中的每个元素取模。

这个函数在需要进行反向模运算时非常有用，特别是在处理数据时需要特定的数学变换。

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