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Python cudf.Series.pow用法及代碼示例


用法:

Series.pow(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

獲取數據幀係列和其他元素的 index 冪(二元運算符pow)。

等效於 frame ** other ,但支持用 fill_value 替換其中一個輸入中的缺失數據。使用反向版本 rpow

參數

other標量、序列、係列或數據幀

任何單元素或多元素數據結構,或list-like 對象。

axis整數或字符串

係列僅支持0,數據幀支持1columns

fill_value浮點數或無,默認無

在計算之前使用此值填充現有的缺失 (NaN) 值以及成功對齊 DataFrame 所需的任何新元素。如果兩個相應的 DataFrame 位置中的數據都丟失,則結果將丟失。

返回

DataFrame或Series

算術運算的結果。

例子

DataFrame

>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame({'angles': [1, 3, 4],
...                    'degrees': [360, 180, 360]},
...                   index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
>>> df ** 2
           angles  degrees
circle          0   129600
triangle        9    32400
rectangle      16   129600
>>> df.pow(2)
           angles  degrees
circle          0   129600
triangle        9    32400
rectangle      16   129600

Series

>>> import cudf
>>> a = cudf.Series([1, 2, 3, None], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> a
a       1
b       2
c       3
d    <NA>
dtype: int64
>>> b = cudf.Series([10, None, 12, None], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
>>> b
a      10
b    <NA>
d      12
e    <NA>
dtype: int64
>>> a.pow(b, fill_value=0)
a       1
b       1
c       1
d       0
e    <NA>
dtype: int64

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注:本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.Series.pow。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。