Méthode de produit de DataFrame Pandas

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Introduction

La méthode DataFrame.product() dans Pandas est utilisée pour trouver le produit des valeurs dans un DataFrame. Elle peut être appliquée le long de l'axe des index ou des colonnes et renvoie une Séries ou un DataFrame.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/FunctionsGroup(["Functions"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_csv("Read CSV") python/FunctionsGroup -.-> python/build_in_functions("Build-in Functions") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/standard_libraries("Common Standard Libraries") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/basic_statistics("Basic Statistics") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills pandas/read_csv -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} python/build_in_functions -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} python/importing_modules -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} python/standard_libraries -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} python/data_collections -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} python/data_analysis -.-> lab-68701{{"Méthode de produit de DataFrame Pandas"}} end

Importez les bibliothèques nécessaires et créez un DataFrame

Commencez par importer la bibliothèque pandas et créer un DataFrame, df_1.

#importing pandas as pd
import pandas as pd

#creating the DataFrame
df_1=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
print("------Le DataFrame est---------")
print(df_1)

Trouvez le produit le long de l'axe des index

Pour trouver le produit le long de l'axe des index, définissez axis = 0 dans la méthode DataFrame.product().

print("---------------------------------")
print(df_1.product(axis=0))

Trouvez le produit le long de l'axe des colonnes

Pour trouver le produit le long de l'axe des colonnes, définissez axis = 1 dans la méthode DataFrame.product().

print("---------------------------------")
print(df_1.product(axis=1))

Inclure les valeurs nulles dans le calcul du produit

Par défaut, la méthode DataFrame.product() exclut les valeurs nulles ou manquantes. Pour les inclure, définissez skipna = False dans la méthode.

print("---------------------------------")
print(df_1.product(axis=1, skipna=False))

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode DataFrame.product() dans Pandas pour trouver le produit des valeurs dans un DataFrame. Nous avons vu comment l'appliquer le long de l'axe des index et des colonnes, et comment inclure ou exclure les valeurs nulles dans le calcul. Cette méthode est utile pour effectuer des calculs mathématiques sur les valeurs d'un DataFrame.