Python | 熊猫 DataFrame.rmul()

介绍

在熊猫（Pandas）库中，DataFrame.rmul()函数用于将数据帧（DataFrame）与另一个对象逐元素相乘。 该函数是mul()函数的反向版本。 它与在DataFrame.multiply()中使用axis ='columns'参数的情况相同，但它允许"乘法广播"。

语法

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

参数

• other：标量，序列，DataFrame或与相同轴的Panel，用于运算。
• axis：默认为0，r代表行和c代表列。在两种情况下都有效。
• level：传递到multi-index的级别;默认为None。
• fill_value：数值替换NaN。

返回值

• DataFrame：乘法运算完之后的结果数据帧。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

dataframe1 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2], [3, 4]]), columns=['A', 'B'])
dataframe2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2], [3, 4]]), columns=['A', 'B'])

# 使用mul函数相乘
print(dataframe1.mul(dataframe2))

# 使用rmul函数相乘
print(dataframe1.rmul(dataframe2))

输出：

   A  B
0  1  4
1  9 16

   A  B
0  1  4
1  9 16

可以看到，将两个数据帧逐元素相乘的结果相同。 当我们只想对列进行乘法运算时，可以在axis参数中传递'columns'。当然，我们也可以在level参数中传递级别值。

import pandas as pd
import numpy as np

dataframe1 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2], [3, 4]]), columns=['A', 'B'])
dataframe2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 2], [3, 4]]), columns=['A', 'B'])

# 只对列进行乘法运算
print(dataframe1.mul(dataframe2, axis='columns'))

# 使用rmul函数指定轴为列
print(dataframe1.rmul(dataframe2, axis='columns'))

输出：

   A  B
0  1  4
1  9 16

   A  B
0  1  4
1  9 16

在这个例子中，我们对两个数据帧的所有行对应的列进行了乘法运算，得到了相同的结果。

结论

DataFrame.rmul()在熊猫库中是一种方便的方法，用于将数据帧与另一个对象标量、序列、DataFrame或口袋（Panel）逐元素相乘。它允许您在行或列方向上经过乘法广播运算后返回一个数据帧。