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 |
| DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行逐元素的除法操作 |
| DataFrame.truediv(other[, axis, level, ...]) | 用于执行逐元素的真除法操作 |
| DataFrame.floordiv(other[, axis, level, ...]) | 用于执行逐元素的地板除法操作 |
| DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行逐元素的取模操作 |
| DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value]) | 用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算 |
| DataFrame.dot(other) | 用于计算两个 DataFrame（或 DataFrame 与 Series/数组）之间的**矩阵点积（矩阵乘法）**的方法 |
| DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行反向加法运算 |
| DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行反向减法运算 |
| DataFrame.rmul(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行反向乘法运算 |
pandas.DataFrame.rmul()
pandas.DataFrame.rmul 方法用于执行反向乘法运算。具体来说，它相当于调用 other * self，其中 self 是调用该方法的 DataFrame。以下是该方法的参数说明及其功能：
参数说明
- other: 用于进行乘法运算的值，可以是标量、序列、DataFrame 或字典。
- axis : 指定沿哪个轴进行运算。
0或'index'表示沿行进行运算，1或'columns'表示沿列进行运算。默认为1。 - level : 如果
other是一个 MultiIndex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为None。 - fill_value : 用于填充缺失值的值。默认为
None。
示例及结果
示例 1: 使用标量进行反向乘法运算
python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
print("原始 DataFrame:")
print(df)
result = df.rmul(2)
print("\n反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定标量 2):")
print(result)结果:
原始 DataFrame:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定标量 2):
A B C
0 2 8 14
1 4 10 16
2 6 12 18示例 2: 使用序列进行反向乘法运算
python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
other = pd.Series([2, 3, 4])
print("原始 DataFrame:")
print(df)
result = df.rmul(other, axis=0)
print("\n反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定序列):")
print(result)结果:
原始 DataFrame:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定序列):
A B C
0 2 12 28
1 6 15 24
2 12 18 36示例 3: 使用 DataFrame 进行反向乘法运算
python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
other_df = pd.DataFrame({
'A': [2, 3, 4],
'B': [3, 4, 5],
'C': [4, 5, 6]
})
print("原始 DataFrame:")
print(df)
result = df.rmul(other_df)
print("\n反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定 DataFrame):")
print(result)结果:
原始 DataFrame:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定 DataFrame):
A B C
0 2 12 28
1 6 20 40
2 12 30 54示例 4: 使用字典进行反向乘法运算
python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
other_dict = {'A': 2, 'B': 3, 'C': 4}
print("原始 DataFrame:")
print(df)
result = df.rmul(other_dict)
print("\n反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定字典):")
print(result)结果:
原始 DataFrame:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
反向乘法后的 DataFrame (使用 rmul 并指定字典):
A B C
0 2 12 28
1 4 15 32
2 6 18 36解释
-
使用标量进行反向乘法运算:
df.rmul(2)计算 DataFramedf中的每个元素与标量2的乘法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是
2乘以df中的元素。
-
使用序列进行反向乘法运算:
df.rmul(other, axis=0)计算 DataFramedf的每一行与序列other的对应元素的乘法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是
other的对应元素乘以df的元素。
-
使用 DataFrame 进行反向乘法运算:
df.rmul(other_df)计算 DataFramedf与other_df的对应元素的乘法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是
other_df的元素乘以df的元素。
-
使用字典进行反向乘法运算:
df.rmul(other_dict)计算 DataFramedf的每一列与字典other_dict中对应键的值的乘法。- 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是字典
other_dict中的值乘以df的元素。
这些示例展示了 DataFrame.rmul 方法的不同用法及其效果。根据具体需求，可以选择合适的参数来进行反向乘法运算。