[Python] 나누기, 몫, 나머지 ( / , // , % , divmod )

 

차례

1. 나눗셈 ( / )

2. 몫 ( // ) 

3. 나머지 ( % )

4. 나눗셈 함수 divmod(a,b)

5-1. 소수점 반올림 / 올림 / 내림 / 버림

5-2. 응용하기

 

 

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파이썬은 간단한 연산기능을 제공합니다.

나눗셈 연산을 활용하는 방법은 크게 4가지 입니다 ( / , // , % , divmod )

 

 

1.  나눗셈 ( / )

>>> 5/3
1.6666666666666667

가장 기본적인 나눗셈이며, 우리에게 친근한 방식입니다.

데이터 타입은 float입니다.

 

 

2. 몫 ( // )

>>> 5//3
1

'몫'을 반환합니다. 슬래시('/')가 2개입니다.

좀 낯설지만 슬래시가 1개 더 있으므로 소수점 부분을 한번 더 잘라낸다고 생각하시면 쉽습니다.

 

 

3. 나머지 ( % )

>>> 5%3
2

'나머지'를 반환합니다. 

파이썬에서 %는 prtint함수 등 다양한 곳에서 사용됩니다.

[Python] 출력형식 %d %01d %02d %s %f

 

 

4. 나눗셈 함수 divmod(a, b)

>>> divmod(5, 3)
(1, 2)

a를 b로 나눈 몫과 나머지를 튜플 형태로 돌려주는 함수입니다. 

 

 

5-1. 소수점 반올림 / 올림 / 내림 / 버림

[Python] 반올림, 올림, 내림, 소수점 버림 (round, ceil, floor, trunc)

 

 

5-2. 응용하기

 

첨부파일을 작업경로에  다운로드 받습니다. 

sample.csv

0.00MB

 

데이터프레임을 확인합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('sample.csv')
df

 

퀴즈

남성(M)들의 나이를 10살 간격으로 구분(예:0~9세 10~19세 ...)하여  Na_to_K값 평균값을 구하시오.

 

답

cond1 = (df['Sex'] == 'M')
df_male = df.loc[cond1]
df_male['Generation'] = df_male['Age'].apply(lambda x: x//10 * 10)
df_male.groupby(['Generation'])['Na_to_K'].mean()

 

해설

cond1 = (df['Sex'] == 'M')  # 성별(Sex)이 남성(M)인 조건 
df_male = df.loc[cond1]  # 데이터프레임(df)에 조건을 적용하여 남성데이터(df_male)만 추출
df_male

 

>>> 24 // 10
2

>>> 24 // 10 * 10
20

df_male['Generation'] = df_male['Age'].apply(lambda x: x//10 * 10)
df_male

 

df_male.groupby(['Generation'])['Na_to_K'].mean()  # Generation(10살 간격)을 기준으로 groupby

 

 

 

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