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

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。