Python Pandas Series.mul()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的Python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Python Series.mul()用於乘以係列或列出與調用者係列長度相同的對象。

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

參數：
other:要與調用者係列相乘的其他係列或列表類型
fill_value:乘前要用序列/列表中的NaN替換的值
level:多索引時級別的整數值

返回類型：值相乘的來電者係列

要下載以下示例中使用的數據集，請單擊此處。在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

範例1：與係列相乘的列表

在此示例中，使用.head()方法將前5行存儲在新變量中。之後，創建一個長度相同的列表，並使用.mul()方法與“年齡”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

輸出：
如輸出圖像中所示，可以比較“乘數值”列的乘數值為(年齡)x(列表)。

範例2：將序列與具有空值的序列相乘

在此示例中，“薪金”列與“年齡”列相乘。由於“工資”和“年齡”列中的值都很大，因此將以高價值返回產品。因此，僅出於演示目的，在進行乘法運算之前，將年齡列除以100。由於salary列也包含空值，因此默認情況下無論乘什麽，它都會返回NaN。在此示例中，傳遞20以將空值替換為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

輸出：
如輸出圖像中所示，在“空”值的情況下，“乘以值”列具有“乘以年齡”列乘以20。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.mul()。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。