Python|熊猫系列.mul()
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Python Series.mul()用于将具有相同长度的系列或列表类对象与调用者系列相乘。
Syntax: Series.mul(other, level=None, fill_value=None, axis=0)
Parameters:
other: other series or list type to be multiplied with caller series
fill_value: Value to be replaced by NaN in series/list before multiplication
level: integer value of level in case of multi index
Return type: Caller series with multiplied values
要下载以下示例中使用的数据集，请单击此处。
在以下示例中，使用的数据框包含一些 NBA 球员的数据。下面附上任何操作之前的数据帧图像。 _0.png)
示例 #1：将列表与系列相乘
在此示例中，前 5 行使用 .head() 方法存储在新变量中。之后，使用 .mul() 方法创建一个相同长度的列表并与 Age 列相乘
# importing pandas module
import pandas as pd
# reading csv file from url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# creating short data of 5 rows
short_data = data.head()
# creating list with 5 values
list =[1, 2, 3, 4, 5]
# multiplying list data
# creating new column
short_data["Multiplied values"]= short_data["Age"].mul(list)
# display
short_data
输出：
如输出图像所示，可以比较乘数值列的乘数值为 (Age) x (list)。 _1.png)
示例 #2：将系列与具有空值的系列相乘
在此示例中，Salary 列与 Age 列相乘。由于 Salary 和 Age 列中的值都很大，因此将返回具有较高值的产品。因此，仅出于演示目的，在进行乘法之前，年龄列除以 100。由于薪水列也包含空值，默认情况下，无论乘以什么，它都会返回 NaN。在此示例中，传递 20 以将空值替换为 20。
# importing pandas module
import pandas as pd
# reading csv file from url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# dividing age series
data["Age"]= data["Age"]/100
age = data["Age"]
# na replacement
na = 20
# Multiplying values
# storing to new column
data["Multiplied values"]= data["Salary"].mul(other = age, fill_value = na)
# display
data
输出：
如输出图像所示，在 Null 值的情况下，Multiplicated value 列将 age 列乘以 20。 _2.png)