Python Pandas Series.mul()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Python Series.mul()用于乘以系列或列出与调用者系列长度相同的对象。

用法：Series.mul(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数：
other:要与调用者系列相乘的其他系列或列表类型
fill_value:乘前要用序列/列表中的NaN替换的值
level:多索引时级别的整数值

返回类型：值相乘的来电者系列

要下载以下示例中使用的数据集，请单击此处。在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球员的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。

范例1：与系列相乘的列表

在此示例中，使用.head()方法将前5行存储在新变量中。之后，创建一个长度相同的列表，并使用.mul()方法与“年龄”列相乘

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
  
# creating list with 5 values 
list =[1, 2, 3, 4, 5] 
  
# multiplying list data 
# creating new column 
short_data["Multiplied values"]= short_data["Age"].mul(list) 
  
# display 
short_data

输出：
如输出图像中所示，可以比较“乘数值”列的乘数值为(年龄)x(列表)。

范例2：将序列与具有空值的序列相乘

在此示例中，“薪金”列与“年龄”列相乘。由于“工资”和“年龄”列中的值都很大，因此将以高价值返回产品。因此，仅出于演示目的，在进行乘法运算之前，将年龄列除以100。由于salary列也包含空值，因此默认情况下无论乘什么，它都会返回NaN。在此示例中，传递20以将空值替换为20。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# dividing age series 
data["Age"]= data["Age"]/100
  
age = data["Age"] 
  
# na replacement 
na = 20
  
# Multiplying values 
# storing to new column 
data["Multiplied values"]= data["Salary"].mul(other = age, fill_value = na) 
  
# display 
data

输出：
如输出图像中所示，在“空”值的情况下，“乘以值”列具有“乘以年龄”列乘以20。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Kartikaybhutani大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.mul()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。