Метод dot() в DataFrame библиотеки Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы научимся использовать метод dot() в DataFrame библиотеки Pandas. Метод dot() используется для вычисления матричного умножения между DataFrame и другими объектами, такими как Series, DataFrame или массивы NumPy. Возвращает новый Series или DataFrame.

Советы по использованию ВМ

После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и приступить к практике в Jupyter Notebook.

Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Создание DataFrame и вычисление матричного умножения с другим DataFrame

1. Импортируйте библиотеку pandas под именем pd
2. Создайте DataFrame df1 с данными:

   df1=pd.DataFrame([[0,1,1,2],[2,1,1,0]],columns=('A','B','C','D'))

3. Создайте другой DataFrame df2 с данными:

   df2=pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3], [2, 3], [4,1]],index=('A','B','C','D'))

4. Распечатайте df1, df2 и результат матричного умножения, используя метод dot():

   print(df1)
   print(df2)
   print(df1.dot(df2))

Создание DataFrame и вычисление матричного умножения с другим DataFrame

1. Импортируйте библиотеку pandas под именем pd
2. Создайте DataFrame df1 с данными:

   df1= pd.DataFrame([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]])

3. Создайте другой DataFrame df2 с данными:

   df2= pd.DataFrame([[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1]])

4. Распечатайте результат матричного умножения, используя метод dot():

   print(df1.dot(df2))

Вычисление матричного умножения с Series

1. Импортируйте библиотеку pandas под именем pd
2. Создайте DataFrame df1 с данными:

   df1= pd.DataFrame([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]],columns=('a','b','c'))

3. Создайте Series df2 с данными:

   df2=pd.Series([1, 1, 2],index=('a','b','c'))

4. Распечатайте df1, df2 и результат матричного умножения, используя метод dot():

   print(df1)
   print(df2)
   print(df1.dot(df2))

Обработка ValueError

1. Импортируйте библиотеку pandas под именем pd
2. Создайте DataFrame df1 с данными:

   df1=pd.DataFrame([[0, 1], [1, 2],[2, 0]])

3. Создайте другой DataFrame df2 с данными:

   df2=pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3],[2, 3]])

4. Попытайтесь распечатать результат матричного умножения, используя метод dot():

   print(df1.dot(df2))

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод dot() в DataFrame библиотеки Pandas для вычисления матричного умножения. Мы рассмотрели примеры с DataFrame, Series и обработку ValueError, когда матрицы не согласованы. Метод dot() - это мощный инструмент для выполнения матричных операций в Pandas.