Python|熊猫 Series.multiply()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.multiply()函数执行系列和其他元素的乘法。该操作等同于series * other ，但支持用 fill_value 替换其中一个输入中的缺失数据。

Syntax: Series.multiply(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

Parameter :
other : Series or scalar value
fill_value : Fill existing missing (NaN) value
level : Broadcast across a level,

Returns : result : Series

示例 #1：使用Series.multiply()函数执行标量与给定系列对象的乘法。

# 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.multiply()函数来执行标量与级数的乘法。

# multiply the given value with series
result = sr.multiply(other = 10)
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.multiply()函数返回了给定标量与系列对象相乘的结果。示例 #2：使用Series.multiply()函数执行标量与给定系列对象的乘法。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.multiply()函数来执行标量与级数的乘法。

# multiply the given value with series
# fill 5 at the place of all the missing values
result = sr.multiply(other = 10, fill_value = 5)
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.multiply()函数返回了给定标量与系列对象相乘的结果。