DataFrame.mod(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None) [source]
获取dataframe和其他元素的模(二进制操作符mod)。
等价于dataframe % other，但是支持用fill_value替换某个输入中丢失的数据。与反向版本，rmod。
在灵活的包装器(add，sub，mul，div，mod，pow)算术运算符:+，-，*，/，//，%，**。
参数： | other : axis ： 是按索引(0 或 ‘index’) 还是按列 (1 或 ‘columns’)进行比较。 对于Series输入，轴上要匹配Series索引。 level ： 在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值。 fill_value： 在计算之前，用这个值填充现有的缺失值(NaN) 和成功的 如果两个对应的 那么结果也将丢失。 |
返回值： | DataFrame 算术运算的结果。 |
Notes
不匹配的索引将合并在一起。
例子
1）DataFrame 和标量取模
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30],
'B': [3, 6, 9]
})
print(df.mod(4)) # 等同于 df % 4
2）DataFrame 与另一个 DataFrame 按元素取模
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30],
'B': [3, 6, 9]
})
df2 = pd.DataFrame({
'A': [4, 5, 6],
'B': [2, 3, 4]
})
print(df.mod(df2))3）指定 fill_value 处理缺失值
import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame({
'A': [10, None, 30],
'B': [3, 6, None]
})
print(df3.mod(4, fill_value=0))