Pandas DataFrame Pow-Methode

PythonPythonBeginner
Jetzt üben

💡 Dieser Artikel wurde von AI-Assistenten übersetzt. Um die englische Version anzuzeigen, können Sie hier klicken

Einführung

In diesem Lab erfahren Sie, wie die pow()-Methode der Pandas DataFrame-Klasse verwendet wird. Die pow()-Methode wird verwendet, um die Exponentialfunktion oder die Potenz einer Zahl in einem DataFrame zu berechnen.

Tipps für die virtuelle Maschine (VM)

Nachdem die VM gestartet ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie während des Lernens Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie sofort beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst müssen wir die pandas-Bibliothek importieren, um mit DataFrames zu arbeiten.

import pandas as pd

Erstellen eines DataFrames

Lassen Sie uns ein Beispiel-DataFrame erstellen, mit dem wir in den Beispielen arbeiten können.

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

Dies wird ein DataFrame mit drei Spalten ('A', 'B' und 'C') und drei Zeilen erstellen. Die Werte im DataFrame sind Ganzzahlen.

Berechnen der Potenz mit einem Skalar

Wir können die Potenz der Werte im DataFrame mit einem Skalar mithilfe der pow()-Methode berechnen. Dadurch wird jeder Wert im DataFrame zur Potenz des Skalars erhöht.

scalar_power = 2
df_power = df.pow(scalar_power)
print(df_power)

Ausgabe:

   A   B   C
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

In diesem Beispiel ist die Skalar-Potenz 2. Jeder Wert im DataFrame wird zur Potenz 2 erhöht.

Berechnen der Potenz mit einem anderen DataFrame

Wir können auch die Potenz der Werte im DataFrame mit einem anderen DataFrame mithilfe der pow()-Methode berechnen. Dadurch wird jeder Wert im ersten DataFrame zur entsprechenden Potenz des Werts im zweiten DataFrame erhöht.

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1, 2, 3], 'C': [1, 2, 3]})
df_power = df.pow(df2)
print(df_power)

Ausgabe:

   A   B   C
0  1   4   7
1  1  25  64
2  1  36  729

In diesem Beispiel wird jeder Wert im ersten DataFrame zur entsprechenden Potenz des Werts im zweiten DataFrame erhöht.

Berechnen der Potenz mit einer Series

Wir können auch die Potenz der Werte im DataFrame mit einer Series mithilfe der pow()-Methode berechnen. Dadurch wird jeder Wert im DataFrame zur entsprechenden Potenz des Werts in der Series erhöht.

series = pd.Series([2, 2, 2])
df_power = df.pow(series)
print(df_power)

Ausgabe:

   A  B   C
0  1  16  49
1  2  25  64
2  3  36  81

In diesem Beispiel wird jeder Wert im DataFrame zur entsprechenden Potenz des Werts in der Series erhöht.

Berechnen der Potenz mit einer Sequenz

Wir können auch die Potenz der Werte im DataFrame mit einer Sequenz mithilfe der pow()-Methode berechnen. Dadurch wird jeder Wert im DataFrame zur entsprechenden Potenz des Werts in der Sequenz erhöht.

sequence = (2, 2, 2)
df_power = df.pow(sequence)
print(df_power)

Ausgabe:

   A  B   C
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

In diesem Beispiel wird jeder Wert im DataFrame zur entsprechenden Potenz des Werts in der Sequenz erhöht.

Zusammenfassung

Die pow()-Methode in der Pandas DataFrame-Klasse ermöglicht es uns, den Exponenten oder die Potenz einer Zahl in einem DataFrame zu berechnen. Wir können die Potenz mit einem Skalar, einem anderen DataFrame, einer Series oder einer Sequenz berechnen. Diese Methode ist nützlich für die Durchführung von mathematischen Operationen auf DataFrame-Werten.