pandas DataFrame mul的具体实现

目录

• Pandas2.2 DataFrame
• Binary operator functions
• pandas.DataFrame.mul()
• 示例
• 示例 1: DataFrame 与 DataFrame 之间的乘法
• 示例 2: DataFrame 与标量之间的乘法
• 示例 3: 使用 fill_valuehttp://www.devze.com 处理缺失值

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

方法	描述
DataFrame.add(other)	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的减法操作
DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的乘法操作

pandas.DataFrame.mul()

pandas.DataFrame.mul() 方法用于执行逐元素的乘法操作。这个编程客栈方法可以用于两个 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编程': [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(resulandroidt)

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&nbsandroidp;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。

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