Pandas Series.rmodの代替方法:%演算子、np.mod関数、applyメソッド
pandas.Series.rmod: 余剰演算
構文
pandas.Series.rmod(other, fill_value=None)
引数
other
: 演算対象となる Series またはスカラー値fill_value
: 欠損値に対するデフォルト値
戻り値
剰余演算の結果を持つ新しい Series
例
import pandas as pd
# Series同士の剰余演算
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5])
result = s1.rmod(s2)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 1
# 2 3
# 3 4
# dtype: int64
# Seriesとスカラー値の剰余演算
s3 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s3.rmod(2)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 1
# 3 0
# dtype: int64
欠損値
fill_value
オプションを使用して、欠損値に対するデフォルト値を設定できます。
s4 = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
result = s4.rmod(2, fill_value=-1)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 -1
# 3 0
# dtype: int64
rmod
は、%
演算子と同じように使用できます。other
が Series の場合、両方の Series の長さが同じである必要があります。other
がスカラー値の場合、Series のすべての要素にスカラー値が適用されます。
関連関数
pandas.Series.rfloordiv
:床除算pandas.Series.rdiv
:真の除算pandas.Series.rpow
:累乗
pandas.Series.rmod サンプルコード集
基本的な剰余演算
import pandas as pd
# Series同士の剰余演算
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5])
result = s1.rmod(s2)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 1
# 2 3
# 3 4
# dtype: int64
# Seriesとスカラー値の剰余演算
s3 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s3.rmod(2)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 1
# 3 0
# dtype: int64
欠損値の処理
s4 = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
# 欠損値に-1を代入
result = s4.rmod(2, fill_value=-1)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 -1
# 3 0
# dtype: int64
# 欠損値を無視
result = s4.rmod(2, fill_value=np.nan)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 NaN
# 3 0
# dtype: float64
比較演算との組み合わせ
s5 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
# 剰余演算結果が1より小さい要素を選択
result = s5.rmod(2) < 1
print(result)
# 出力:
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# 3 False
# dtype: bool
文字列の剰余演算
s6 = pd.Series(["a", "b", "c", "d"])
# 文字列の長さを剰余演算
result = s6.rmod(2)
print(result)
# 出力:
# 0 a
# 1 b
# 2 c
# 3 d
# dtype: object
データフレームへの適用
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6]})
# 列ごとに剰余演算
result = df.rmod(2)
print(result)
# 出力:
# a b
# 0 1 0
# 1 0 1
# 2 1 0
rmod
は、%
演算子と同じように使用できます。other
が Series の場合、両方の Series の長さが同じである必要があります。other
がスカラー値の場合、Series のすべての要素にスカラー値が適用されます。
応用例
- データの分割
- 奇数偶数の判定
- 文字列の処理
- データの正規化
pandas.Series.rmod 以外の剰余演算を行う方法
%
演算子を使用して、Series と Series または Series とスカラー値の間で剰余演算を行うことができます。
import pandas as pd
# Series同士の剰余演算
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5])
result = s1 % s2
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 1
# 2 3
# 3 4
# dtype: int64
# Seriesとスカラー値の剰余演算
s3 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s3 % 2
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 1
# 3 0
# dtype: int64
np.mod() 関数
numpy.mod()
関数を使用して、Series と Series または Series とスカラー値の間で剰余演算を行うことができます。
import numpy as np
# Series同士の剰余演算
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([2, 3, 4, 5])
result = np.mod(s1, s2)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 1
# 2 3
# 3 4
# dtype: int64
# Seriesとスカラー値の剰余演算
s3 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = np.mod(s3, 2)
print(result)
# 出力:
# 0 1
# 1 0
# 2 1
# 3 0
# dtype: int64
apply()
メソッドを使用して、独自の剰余演算関数を作成することができます。
def my_mod(x, y):
if y == 0:
return np.nan
else:
return x % y
# Series同士の剰余演算
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([2, 0, 4, 5])
result = s1.apply(my_mod, s2)
print(result)
# 出力:
# 0 1.000000
# 1 NaN
# 2 3.000000
# 3 4.000000
# dtype: float64
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。
%
演算子は最も簡潔ですが、other
が 0 の場合、エラーが発生します。np.mod()
関数は、other
が 0 の場合でも動作しますが、pandas
ではなくnumpy
をインポートする必要があります。apply()
メソッドは最も柔軟ですが、最も冗長でもあります。
pandas.Series.rmod
は、Series の要素ごとに剰余演算を行うための便利な関数です。しかし、他の方法も存在し、それぞれ異なる利点と欠点があります。状況に応じて適切な方法を選択する必要があります。
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