Python Pandas Dataframe/Series.dot()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Dataframe.dot()的工作原理与mul()方法类似，但不是返回相乘的单独数值，而是返回点积（每个索引的数值相乘之和）。

语法: Series.dot(other)
参数:
other: 用于计算DOT产品的其他系列

返回类型。带有更新值的系列

示例 #1:
在这个例子中，使用Pandas Series()方法从Python列表中创建两个系列。然后对series1调用该方法，series2作为参数被传递。然后，结果被存储在一个变量中并显示出来。

# 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 –
调用者系列中的元素与被传递系列中相同索引的元素相乘。所有被乘的值相加，得到点积。
如上例中，系列是。

[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

注意：如果在任何系列中存在任何Null值，净结果为NaN。NaN值应分别使用dropna()或fillna()方法进行删除/替换。

例子#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))