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Python Pandas Series.rmul()用法及代码示例


Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的,但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.rmul()函数执行系列和其他逐元素的乘法(二进制运算符rmul)。该操作等效于其他*系列,但支持用fill_value代替输入之一中的丢失数据。

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

参数:
other:序列或标量值
fill_value:填写现有的缺失值(NaN)
level:跨级别广播

返回:结果:系列

范例1:采用Series.rmul()函数用于将标量与给定的序列对象相乘。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出:

现在我们将使用Series.rmul()函数对序列执行标量的逆乘法。

# multiply the given value with series 
result = sr.rmul(2) 
  
# Print the result 
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的,Series.rmul()函数已返回给定标量与series对象相乘的结果。

范例2:采用Series.rmul()函数用于将标量与给定的序列对象相乘。给定的系列对象包含一些缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出:


现在我们将使用Series.rmul()函数对序列执行标量的逆乘法。我们还将在所有缺失值的位置填充10。

# multiply the given value with series 
result = sr.rmul(2, fill_value = 10) 
  
# Print the result 
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的,Series.rmul()函数已返回给定标量与series对象相乘的结果。



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注:本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.rmul()。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。