Pandas DataFrame の mul メソッド

はじめに

この実験では、Pandas DataFrame クラスの mul() メソッドの使い方を示します。mul() メソッドは、DataFrame を他の DataFrame、Series、またはスカラー値と要素ごとに乗算するために使用されます。乗算操作の結果を含む新しい DataFrame を返します。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。

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必要なライブラリをインポートする

import pandas as pd

まず、Pandas ライブラリをインポートする必要があります。

初期の DataFrame を作成する

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 5, 6],'b': [4, 6, 5],'c': [2, 8, 7]})

列 a、b、c を持ち、与えられた値を含む df1 という DataFrame を作成します。

DataFrame をスカラー値で乗算する

df2 = df1.mul(2)
print(df2)

mul() メソッドを使って、DataFrame の df1 をスカラー値 2 で乗算します。結果を表示します。

DataFrame を別の DataFrame で乗算する

df3 = pd.DataFrame({'a': [2, 1, 1],'b': [1, 5, 8],'c': [7, 5, 6]})
df4 = df1.mul(df3)
print(df4)

与えられた値を持つ別の DataFrame「df3」を作成します。mul() メソッドを使って、「df1」を「df3」で乗算します。結果を表示します。

欠損値の処理

df5 = pd.DataFrame({'a': [None, 1, 1],'b': [None, 5, 8]})
df6 = df1.mul(df5, fill_value=1)
print(df6)

いくつかの欠損値を持つ別の DataFrame「df5」を作成します。mul() メソッドを使って、「df1」を「df5」で乗算します。欠損値を 1 で置き換えるために fill_value パラメータを使用します。結果を表示します。

まとめ

この実験では、Pandas の DataFrame クラスの mul() メソッドを使って DataFrame 同士を要素ごとに乗算する方法を学びました。DataFrame をスカラー値、別の DataFrame で乗算し、欠損値を処理する例を見ました。mul() メソッドは、DataFrame で要素ごとの乗算操作を行うための便利なツールです。