pandas DataFrame mul的具体实现

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

pandas.DataFrame.mul()

pandas.DataFrame.mul() 方法用于执行逐元素的乘法操作。这个方法可以用于两个 DataFrame 之间的乘法，也可以用于 DataFrame 和一个标量之间的乘法。下面是对参数的详细描述：

• other: 可以是另一个 DataFrame、Series、Index、常量或可广播到相同形状的数组。
• axis: 指定沿哪个轴进行操作。0 或 'index' 表示沿行操作，1 或 'columns' 表示沿列操作。
• level: 如果索引是多重索引（MultiIndex），则可以指定沿哪个级别进行操作。
• fill_value: 如果遇到缺失值（NaN），可以使用这个值来填充。

示例

假设我们有两个 DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': [1, 1, 1],
    'B': [2, 2, 2]
})

示例 1: DataFrame 与 DataFrame 之间的乘法

result = df1.mul(df2)
print(result)

输出:

   A  B
0  1  8
1  2 10
2  3 12

示例 2: DataFrame 与标量之间的乘法

result = df1.mul(2)
print(result)

输出:

   A  B
0  2  8
1  4 10
2  6 12

示例 3: 使用 fill_value 处理缺失值

假设 df2 有一个缺失值：

df2.iloc[0, 0] = None  # 设置 df2 中的一个值为 NaN
result = df1.mul(df2, fill_value=1)
print(result)

输出:

     A  B
0  1.0  8
1  2.0 10
2  3.0 12

在这个例子中，df2 中的第一个元素是 NaN，使用 fill_value=1 后，df1 中的对应元素 1 乘以 1，结果仍然是 1。

这些示例展示了 pandas.DataFrame.mul() 方法的基本用法和一些常见的情况。

到此这篇关于pandas DataFrame mul的具体实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame mul内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！