Python | 熊猫 DataFrame .mul()

简介

熊猫 DataFrame .mul() 方法是用于将两个数据帧中的元素逐个相乘的矢量化操作。这种方法旨在处理大数据集，并允许您的代码更加紧凑和高效。

语法

DataFrame.mul(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)

参数说明

• other：可被广播的矢量、列、面板或DataFrame。
• axis：在哪个轴上计算。默认在列上计算（axis=‘columns’）。
• level：仅在DataFrame具有层次结构的情况下。匹配级别，其中数据被广播。
• fill_value：在执行广播时替换缺失的值。

返回值

矩阵乘法的结果。

示例

import pandas as pd

# 创建数据集
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
data2 = {'A': [9, 8, 7], 'B': [6, 5, 4], 'C': [3, 2, 1]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用.mul()方法将数据集逐个相乘
result = df1.mul(df2)

# 输出结果
print(result)

这个程序的输出将是：

   A   B   C
0   9  24  21
1  16  25  16
2  21  24   9

注意事项

• 数据的索引必须对齐，否则将出现NaN。

• 必须在执行垂直或水平广播时指定一个轴。

• 您可以使用fill_value来自定义广播过程中的缺失值。

• 数据帧可以包含NaN或无穷大的元素。

• 当数据帧具有层次结构时，可以使用level参数来指定匹配级别。