Pandas DataFrame Multiply Methode

Einführung

In diesem Lab lernst du, wie du die multiply()-Methode des Pandas DataFrames in Python verwendest. Die multiply()-Methode wird verwendet, um die elementweise Multiplikation eines DataFrames mit einem anderen durchzuführen, und sie gibt einen neuen DataFrame mit den Ergebnissen der Multiplikation zurück.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicke in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal musst du einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Operationen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn du bei der Lernphase Probleme hast, kannst du Labby gerne fragen. Gib nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für dich prompt beheben.

Importiere die pandas-Bibliothek

Zunächst musst du die pandas-Bibliothek importieren, um die multiply()-Methode des DataFrames verwenden zu können. Du kannst folgenden Code verwenden:

import pandas as pd

Erstelle ein DataFrame

Als nächstes musst du einen DataFrame erstellen, den du für die Multiplikationsoperationen verwenden wirst. Du kannst einen DataFrame mit den gewünschten Daten mithilfe der pd.DataFrame()-Funktion erstellen. Hier ist ein Beispiel:

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

Multipliziere das DataFrame mit einem Skalar

Jetzt kannst du die multiply()-Methode verwenden, um den DataFrame mit einem Skalarwert zu multiplizieren. Dadurch wird jedes Element des DataFrames mit dem Skalarwert multipliziert. Hier ist ein Beispiel:

result = df.multiply(2)
print(result)

Multipliziere das DataFrame mit einem anderen DataFrame

Du kannst auch die multiply()-Methode verwenden, um den DataFrame mit einem anderen DataFrame zu multiplizieren. Dadurch wird eine elementweise Multiplikation zwischen den entsprechenden Elementen der beiden DataFrames durchgeführt. Hier ist ein Beispiel:

df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7], 'c': [8, 9, 10]})
result = df.multiply(df2)
print(result)

Behandle fehlende Werte

Wenn die beiden DataFrames unterschiedliche Formen haben, wird die multiply()-Methode ein neues DataFrame zurückgeben, das an den Stellen, an denen die beiden DataFrames nicht übereinstimmen, NaN (fehlende) Werte enthält. Du kannst diese fehlenden Werte mithilfe des fill_value-Parameters behandeln. Hier ist ein Beispiel:

df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7]})
result = df.multiply(df2, fill_value=1)
print(result)

Zusammenfassung

In diesem Lab hast du gelernt, wie du die multiply()-Methode des Pandas DataFrames verwendest, um eine elementweise Multiplikation zwischen einem DataFrame und einem anderen DataFrame oder einem Skalarwert durchzuführen. Du hast auch gelernt, wie du fehlende Werte mithilfe des fill_value-Parameters behandelst. Diese Methode ist nützlich, um mathematische Operationen auf DataFrames auf eine bequeme Weise durchzuführen. Viel Spaß beim Erkunden und Ausprobieren der multiply()-Methode!