Python|熊猫系列. pow()
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 Series.pow() 是一系列数学运算方法。这用于将传递序列的每个元素作为调用者序列的指数幂，并返回结果。为此，两个序列的索引必须相同，否则将返回错误。
语法: Series.pow(other，=None，fill_value=None，axis=0)
参数: 其他:其他系列或列表类型作为指数幂放入调用者系列 级别:操作前系列/列表中要用 NaN 替换的值 填充 _ 值:多指标情况下级别的整数值
返回:以其他系列为指数幂的调用者系列的值
示例#1: 在本例中，使用熊猫创建了两个系列。Series()方法。没有一个系列具有空值。第二个系列直接作为其他参数传递，以在操作后返回值。
# importing pandas module
import pandas as pd
# creating first series
first =[1, 2, 5, 6, 3, 4]
# creating second series
second =[5, 3, 2, 1, 3, 2]
# making series
first = pd.Series(first)
# making series
second = pd.Series(second)
# calling .pow()
result = first.pow(second)
# display
result
输出: 如输出所示，返回值等于第一序列，第二序列为其指数幂。
0 1
1 8
2 25
3 6
4 27
5 16
dtype: int64
示例 2: 处理空值
在本例中，还使用 numpy.nan 方法将 NaN 值放入序列中。之后，将 2 传递给 fill_value 参数，用 2 替换空值。
# importing pandas module
import pandas as pd
# importing numpy module
import numpy as np
# creating first series
first =[1, 2, 5, 6, 3, np.nan, 4, np.nan]
# creating second series
second =[5, np.nan, 3, 2, np.nan, 1, 3, 2]
# making series
first = pd.Series(first)
# making seriesa
second = pd.Series(second)
# value for null replacement
null_replacement = 2
# calling .pow()
result = first.pow(second, fill_value = null_replacement)
# display
result
输出: 如输出所示，在操作之前，所有 NaN 值都被替换为 2，返回的结果中没有任何 Null 值。
0 1.0
1 4.0
2 125.0
3 36.0
4 9.0
5 2.0
6 64.0
7 4.0
dtype: float64
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