Python |熊猫系列. rml()
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.rmul()**函数执行数列和其他元素的乘法(二元运算符 rmul)。该操作等同于其他*系列，但支持用 fill_value 替换其中一个输入中缺失的数据。
语法: Series.rmul(其他，级别=无，fill _ value =无，轴=0)
参数: 其他:系列或标量值 填充 _ 值:填充现有缺失(NaN)值 等级:跨一级广播，
返回:结果:系列
示例#1: 使用Series.rmul()函数执行标量与给定序列对象的乘法运算。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.rmul()函数来执行标量与级数的反向乘法。
# multiply the given value with series
result = sr.rmul(2)
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.rmul()函数返回了给定标量与级数对象相乘的结果。
示例 2: 使用Series.rmul()函数执行标量与给定序列对象的乘法运算。给定的序列对象包含一些缺失的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.rmul()函数来执行标量与级数的反向乘法。我们还将在所有缺失值的位置填充 10。
# multiply the given value with series
result = sr.rmul(2, fill_value = 10)
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.rmul()函数返回了给定标量与级数对象相乘的结果。
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