Pandas2.2 DataFrame
Binary operator functions
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.add(other) | 用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作 |
| DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作 |
| DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行逐元素的减法操作 |
| DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行逐元素的乘法操作 |
| DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行逐元素的除法操作 |
| DataFrame.truediv(other[, axis, level, …]) | 用于执行逐元素的真除法操作 |
| DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …]) | 用于执行逐元素的地板除法操作 |
| DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value]) | 用于执行逐元素的取模操作 |
| DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value]) | 用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算 |
pandas.DataFrame.pow()
pandas.DataFrame.pow 方法用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算。具体来说，它将 DataFrame 中的每个元素与另一个值（可以是标量、序列、DataFrame 或字典）进行幂运算。以下是该方法的参数说明及其功能：
参数说明
- other: 用于进行幂运算的值，可以是标量、序列、DataFrame 或字典。
- axis: 指定沿哪个轴进行运算。
0或'index'表示沿行进行运算，1或'columns'表示沿列进行运算。默认为1。 - level: 如果
other是一个 MultiIndex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为None。 - fill_value: 用于填充缺失值的值。默认为
None。
示例及结果
示例 1: 使用标量进行幂运算
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.pow(2)
print("\n幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定标量 2):")
print(result)
结果:
原始 DataFrame:A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定标量 2):A B C
0 1 16 49
1 4 25 64
2 9 36 81
示例 2: 使用序列进行幂运算
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other = pd.Series([2, 3, 4])print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.pow(other, axis=0)
print("\n幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定序列):")
print(result)
结果:
原始 DataFrame:A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定序列):A B C
0 1 16.0 49.0
1 8 125.0 512.0
2 81 46656.0 6561.0
示例 3: 使用 DataFrame 进行幂运算
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other_df = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4],'B': [3, 4, 5],'C': [4, 5, 6]
})print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.pow(other_df)
print("\n幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定 DataFrame):")
print(result)
结果:
原始 DataFrame:A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定 DataFrame):A B C
0 1 64.000 2401.0000
1 8 625.000 32768.0000
2 81 46656.0 531441.0000
示例 4: 使用字典进行幂运算
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other_dict = {'A': 2, 'B': 3, 'C': 4}print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.pow(other_dict)
print("\n幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定字典):")
print(result)
结果:
原始 DataFrame:A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9幂运算后的 DataFrame (使用 pow 并指定字典):A B C
0 1 64.000 2401.0000
1 4 125.000 4096.0000
2 9 216.000 6561.0000
这些示例展示了 DataFrame.pow 方法的不同用法及其效果。根据具体需求，可以选择合适的参数来进行幂运算。
