Pandas Series の truediv メソッドとは？

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。