Einführung
In diesem Lab wird gezeigt, wie die mul()-Methode in der Pandas DataFrame-Klasse verwendet wird. Die mul()-Methode wird verwendet, um einen DataFrame elementweise mit einem anderen DataFrame, einer Series oder einem skalaren Wert zu multiplizieren. Sie gibt einen neuen DataFrame mit dem Ergebnis der Multiplikationsoperation zurück.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Operationen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importiere die erforderlichen Bibliotheken
import pandas as pd
Zunächst müssen wir die Pandas-Bibliothek importieren.
Erstelle den initialen DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 5, 6],'b': [4, 6, 5],'c': [2, 8, 7]})
Erstellen Sie einen DataFrame namens df1 mit drei Spalten a, b und c, die die angegebenen Werte enthalten.
Multipliziere den DataFrame mit einem skalaren Wert
df2 = df1.mul(2)
print(df2)
Multiplizieren Sie den DataFrame df1 mit einem skalaren Wert von 2 mithilfe der mul()-Methode. Geben Sie das Ergebnis aus.
Multipliziere den DataFrame mit einem anderen DataFrame
df3 = pd.DataFrame({'a': [2, 1, 1],'b': [1, 5, 8],'c': [7, 5, 6]})
df4 = df1.mul(df3)
print(df4)
Erstellen Sie einen weiteren DataFrame namens df3 mit den angegebenen Werten. Multiplizieren Sie df1 mit df3 mithilfe der mul()-Methode. Geben Sie das Ergebnis aus.
Das Umgang mit fehlenden Werten
df5 = pd.DataFrame({'a': [None, 1, 1],'b': [None, 5, 8]})
df6 = df1.mul(df5, fill_value=1)
print(df6)
Erstellen Sie einen weiteren DataFrame df5 mit einigen fehlenden Werten. Multiplizieren Sie df1 mit df5 mithilfe der mul()-Methode. Verwenden Sie den Parameter fill_value, um fehlende Werte durch 1 zu ersetzen. Geben Sie das Ergebnis aus.
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die mul()-Methode in der Pandas DataFrame-Klasse verwendet, um DataFrames elementweise zu multiplizieren. Wir haben Beispiele gesehen, wie man einen DataFrame mit einem skalaren Wert, einem anderen DataFrame multipliziert und fehlende Werte behandelt. Die mul()-Methode ist ein nützliches Werkzeug für die Durchführung elementweiser Multiplikationsoperationen auf DataFrames.