在 Pandas DataFrame 中查詢列的乘積

Vaibhhav Khetarpal 2022年5月16日
在 Pandas DataFrame 中查詢列的乘積

本教程演示瞭如何在 Python 中查詢 Pandas DataFrame 中多個列的乘積。

DataFrame 是一種資料結構,有點類似於帶有標記的行和列的表,可以使用 Pandas 模組訪問、建立和操作。

在 Python 中使用 product() 函式查詢 Pandas DataFrame 中幾列的乘積

product() 函式直接返回按程式設計師需要的軸排序的指定列的乘積。

為了便於理解,product() 函式的語法如下所示。

DataFrame.product(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)

product() 函式的所有引數都已在下面詳細解釋。

  • axis:顧名思義,它定義了軸,0 表示索引,1 表示列。
  • skipna:它接受一個布林值。預設情況下,該值被視為 None。如果結果為 True,則在計算結果時排除所有 NA/null 值。
  • level:預設為 None。它只是表示索引的層次結構。
  • numeric_only:它接受一個布林值。預設情況下,該值被視為 None。如果視為 True,則此引數中僅包含 int、float 和 boolean 列。
  • min_count:通常是一個 int 值,預設為 0。它指定執行給定操作所需的有效值的數量。
  • **kwargs:任何需要傳遞的額外關鍵字都是通過這個。

以下程式碼使用 product() 函式在 Python 中查詢 Pandas DataFrame 中幾列的乘積。

例子:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"A": [8,4], "B": [6,2], "C": [1,9]})
print(df1)
print(df1[["A", "B"]].product(axis=1))

輸出:

   A  B  C
0  8  6  1
1  4  2  9

0    48
1     8
dtype: int64
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Vaibhhav is an IT professional who has a strong-hold in Python programming and various projects under his belt. He has an eagerness to discover new things and is a quick learner.

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