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RAG (Retrieval-Augmented Generation)et Fine Tuning d'un LLM
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Classe « Series »
Signature de la méthode rdivmod
def rdivmod(self, other, level=None, fill_value=None, axis: 'Axis' = 0) -> 'Series'
Description
help(Series.rdivmod)
Return Integer division and modulo of series and other, element-wise (binary operator `rdivmod`).
Equivalent to ``other divmod series``, but with support to substitute a fill_value for
missing data in either one of the inputs.
Parameters
----------
other : Series or scalar value
level : int or name
Broadcast across a level, matching Index values on the
passed MultiIndex level.
fill_value : None or float value, default None (NaN)
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 of filling (at that location) will be missing.
axis : {0 or 'index'}
Unused. Parameter needed for compatibility with DataFrame.
Returns
-------
2-Tuple of Series
The result of the operation.
See Also
--------
Series.divmod : Element-wise Integer division and modulo, see
`Python documentation
<https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#emulating-numeric-types>`_
for more details.
Examples
--------
>>> a = pd.Series([1, 1, 1, np.nan], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> a
a 1.0
b 1.0
c 1.0
d NaN
dtype: float64
>>> b = pd.Series([1, np.nan, 1, np.nan], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
>>> b
a 1.0
b NaN
d 1.0
e NaN
dtype: float64
>>> a.divmod(b, fill_value=0)
(a 1.0
b inf
c inf
d 0.0
e NaN
dtype: float64,
a 0.0
b NaN
c NaN
d 0.0
e NaN
dtype: float64)
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Calcul scientifique
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