Python Pandas Series.rpow()用法及代碼示例

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.rpow()函數返回級數和其他元素級的 index 冪(二進製運算符rsub)。相當於other ** series，但支持用fill_value代替輸入之一中的丟失數據。

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

範例1：采用Series.rpow()函數將標量值提高到給定Series對象中每個元素的冪。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.rpow()函數將標量提高到給定係列對象的每個元素的冪。

# raise 2 to the power of each element in 
# the sr object 
selected_items = sr.rpow(other = 2) 
  
# Print the returned Series object 
print(selected_items)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.rpow()函數已成功返回序列對象，這是取冪運算的結果。

範例2：采用Series.rpow()函數將標量值提高到給定Series對象中每個元素的冪。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.rpow()函數將標量提高到給定係列對象的每個元素的冪。我們將在所有缺失值的位置替換100。

# raise 2 to the power of each element in 
# the sr object 
selected_items = sr.rpow(other = 2, fill_value = 100) 
  
# Print the returned Series object 
print(selected_items)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.rpow()函數已成功返回序列對象，這是取冪運算的結果。