Python | Pandas data frame/series . dot()
原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-data frame-series-dot/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 Dataframe.dot() 的工作方式与mul()方法类似，但返回的不是相乘的单独值，而是点积(每个索引处值的乘积之和)。
语法:系列.点(其他) 参数: 其他:用于计算点积的其他系列
返回类型:具有更新值的系列
示例#1:
在此示例中，使用熊猫Series()方法从 Python 列表创建了两个系列。然后在 series1 上调用方法，series2 作为参数传递。结果随后存储在变量中并显示出来。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating series 1
series1 = pd.Series([7, 5, 6, 4, 9])
# creating series 2
series2 = pd.Series([1, 2, 3, 10, 2])
# storing in new variable
# calling .dot() method
ans = series1.dot(series2)
# display
print('Dot product = {}'.format(ans))
输出:
Dot product = 93
解释– 调用者序列中的元素与传递序列中同一索引处的元素相乘。然后将所有相乘的值相加，得到点积。 如上例，系列有:
[7, 5, 6, 4, 9]
[1, 2, 3, 10, 2]
Dot product = 7*1 + 5*2 + 6*3 + 4*10 + 9*2 = 7 + 10 + 18 + 40 + 18 = 93
注:如果任一序列中有空值，则净结果为 NaN。应分别使用[dropna()](https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-dropna/)或[fillna()](https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-fillna-to-replace-null-values-in-dataframe/)方法移除/替换 NaN 值。
例 2 :
# import DataFrame
import pandas as pd
# using DataFrame.dot() method
gfg1 = pd.DataFrame([[1, 4], [9, 5]])
gfg2 = pd.DataFrame([[4, 3, 2, 1], [21, -3, -4, 1]])
print(gfg1.dot(gfg2))
输出:
0 1 2 3 0 88-9-14 5 1 141 12-2 14
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