pyspark.pandas.DataFrame.rtruediv

DataFrame。 rtruediv ( 其他:任何 )→pyspark.pandas.frame.DataFrame

獲得浮動dataframe分工和其他element-wise(二元運算符/)。

相當於其他/dataframe。在反向版本中,truediv

在靈活的包裝器(添加,,mul,div算術運算符):+,- - - - - -,*,/,/ /

參數
其他 標量

任何一個數據

返回
DataFrame

算術運算的結果。

例子

> > >df=psDataFrame({“角”:(0,3,4),“度”:(360年,180年,360年)},指數=(“圓”,“三角形”,“矩形”),=(“角”,“度”])> > >df角度圓360年0三角形3 180矩形4 360

添加一個標量的運營商版本返回相同的結果。也反向版本。

> > >df+1角度圓361三角形4 181矩形5 361
> > >df添加(1)角度圓361三角形4 181矩形5 361
> > >df添加(df)角度圓720年0三角形6 360矩形8 720
> > >df+df+df角度圓1080年0三角形9 540矩形12 1080年
> > >df列地址(1)角度圓361三角形4 181矩形5 361

分而真正除以常數與反向版本。

> > >df/10角度圓0.0 - 36.0三角形0.3 - 18.0矩形0.4 - 36.0
> > >dfdiv(10)角度圓0.0 - 36.0三角形0.3 - 18.0矩形0.4 - 36.0
> > >dfrdiv(10)角度0.027778圓正三角形3.333333 - 0.055556矩形2.500000 - 0.027778
> > >dftruediv(10)角度圓0.0 - 36.0三角形0.3 - 18.0矩形0.4 - 36.0
> > >dfrtruediv(10)角度0.027778圓正三角形3.333333 - 0.055556矩形2.500000 - 0.027778

減去通過恒定的反向版本。

> > >df- - - - - -1角度圓359三角形2 179矩形3 359
> > >df(1)角度圓359三角形2 179矩形3 359
> > >dfrsub(1)角度圓-359三角形2 -179矩形3 -359

乘以常數與反向版本。

> > >df*1角度圓360年0三角形3 180矩形4 360
> > >dfmul(1)角度圓360年0三角形3 180矩形4 360
> > >dfrmul(1)角度圓360年0三角形3 180矩形4 360

地板除以常數與反向版本。

> > >df/ /10角度圓0.0 - 36.0三角形0.0 - 18.0矩形0.0 - 36.0
> > >dffloordiv(10)角度圓0.0 - 36.0三角形0.0 - 18.0矩形0.0 - 36.0
> > >dfrfloordiv(10)角度0.0圓正三角形3.0 - 0.0矩形2.0 - 0.0

國防部通過恒定的反向版本。

> > >df%2角度圓0 0三角形1 0矩形0 0
> > >df國防部(2)角度圓0 0三角形1 0矩形0 0
> > >dfrmod(2)角度南2圈三角形2.0 - 2矩形2.0 - 2

權力通過恒定的反向版本。

> > >df* *2角度圓0.0 - 129600.0三角形9.0 - 32400.0矩形16.0 - 129600.0
> > >df戰俘(2)角度圓0.0 - 129600.0三角形9.0 - 32400.0矩形16.0 - 129600.0
> > >dfrpow(2)角度圓1.0 - 2.348543 e + 108三角形8.0 - 1.532496 e + 54矩形16.0 - 2.348543 e + 108