Pandas DataFrame 乘法方法

介绍

在本实验中，你将学习如何在 Python 中使用 Pandas DataFrame 的 multiply() 方法。multiply() 方法用于获取一个 DataFrame 与另一个 DataFrame 的元素级乘法结果，并返回一个包含乘法结果的新 DataFrame。

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如果在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

导入 pandas 库

首先，你需要导入 pandas 库以便使用 DataFrame 的 multiply() 方法。你可以使用以下代码：

import pandas as pd

创建 DataFrame

接下来，你需要创建一个用于乘法操作的 DataFrame。你可以使用 pd.DataFrame() 函数来创建包含所需数据的 DataFrame。以下是一个示例：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]})

将 DataFrame 与标量相乘

现在，你可以使用 multiply() 方法将 DataFrame 与一个标量值相乘。这将使 DataFrame 中的每个元素都乘以该标量值。以下是一个示例：

result = df.multiply(2)
print(result)

将 DataFrame 与另一个 DataFrame 相乘

你也可以使用 multiply() 方法将 DataFrame 与另一个 DataFrame 相乘。这将对两个 DataFrame 中对应位置的元素进行逐元素乘法操作。以下是一个示例：

df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7], 'c': [8, 9, 10]})
result = df.multiply(df2)
print(result)

处理缺失值

如果两个 DataFrame 的形状不同，multiply() 方法将返回一个新的 DataFrame，其中在未对齐的位置填充 NaN（缺失值）。你可以通过使用 fill_value 参数来处理这些缺失值。以下是一个示例：

df2 = pd.DataFrame({'a': [2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7]})
result = df.multiply(df2, fill_value=1)
print(result)

总结

在本实验中，你学习了如何使用 Pandas DataFrame 的 multiply() 方法在 DataFrame 与另一个 DataFrame 或标量值之间执行逐元素乘法操作。你还学习了如何使用 fill_value 参数处理缺失值。这种方法为在 DataFrame 上执行数学运算提供了一种便捷的方式。尽情探索和尝试 multiply() 方法吧！