이 랩에서는 Pandas DataFrame 클래스의 mul() 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다. mul() 메서드는 DataFrame 을 다른 DataFrame, Series 또는 스칼라 값으로 요소별 곱셈을 수행하는 데 사용됩니다. 곱셈 연산의 결과가 담긴 새로운 DataFrame 을 반환합니다.
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때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 연산의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
import pandas as pd먼저 Pandas 라이브러리를 가져와야 합니다.
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 5, 6],'b': [4, 6, 5],'c': [2, 8, 7]})주어진 값을 포함하는 a, b, c 세 개의 열을 가진 df1이라는 DataFrame 을 생성합니다.
df2 = df1.mul(2)
print(df2)mul() 메서드를 사용하여 DataFrame df1을 스칼라 값 2 로 곱합니다. 결과를 출력합니다.
df3 = pd.DataFrame({'a': [2, 1, 1],'b': [1, 5, 8],'c': [7, 5, 6]})
df4 = df1.mul(df3)
print(df4)주어진 값을 사용하여 df3이라는 다른 DataFrame 을 생성합니다. mul() 메서드를 사용하여 df1을 df3으로 곱합니다. 결과를 출력합니다.
df5 = pd.DataFrame({'a': [None, 1, 1],'b': [None, 5, 8]})
df6 = df1.mul(df5, fill_value=1)
print(df6)일부 결측값을 가진 다른 DataFrame df5를 생성합니다. mul() 메서드를 사용하여 df1을 df5로 곱합니다. fill_value 매개변수를 사용하여 결측값을 1 로 대체합니다. 결과를 출력합니다.
이 랩에서는 Pandas DataFrame 클래스에서 mul() 메서드를 사용하여 DataFrame 을 요소별로 곱하는 방법을 배웠습니다. DataFrame 을 스칼라 값, 다른 DataFrame 으로 곱하는 예시와 결측값을 처리하는 방법을 살펴보았습니다. mul() 메서드는 DataFrame 에서 요소별 곱셈 연산을 수행하는 데 유용한 도구입니다.