Python Pandas Panel.mul()

在Pandas中，面板是一个非常重要的三维数据的容器。3个轴的名称是为了给描述涉及面板数据的操作，特别是面板数据的计量经济学分析，提供一些语义上的意义。

在Pandas的Panel.mul()函数中，是用来获取系列和数据框/面板的乘法。

语法: Panel.mul(other, axis=0)

参数:
other：数据框架或面板
axis:轴进行广播。

返回值: Panel

代码 #1:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np 
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'real'], 
                    'b': [111, 123, 425, 1333]}) 
  
df2 = pd.DataFrame({'a': ['I', 'am', 'dataframe', 'two'], 
                    'b': [100, 100, 100, 100]}) 
                      
data = {'item1':df1, 'item2':df2}
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') 
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b']) 
  
print("\nMultiplying panel['b'] with df2['b'] using mul() method - \n") 
print("\n", panel['b'].mul(df2['b'], axis = 0)) 

输出:

代码 #2:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np 
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'], 
                    'b': [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) 
  
data = {'item1':df1, 'item2':df1} 
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') 
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b'], '\n') 
  
# Create a 5 * 5 dataframe 
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns =['item1', 'item2']) 
print("Newly create dataframe with random values is - \n\n", df2)
  
print("\nMultiplying panel['b'] with df2 using mul() method - \n") 
print(panel['b'].mul(df2, axis = 0)) 

输出:

代码 #3:

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np 
  
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'], 
                    'b': [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]}) 
                      
df2 = pd.DataFrame({'a': ['I', 'am', 'DataFrame', 'number', 'two'], 
                    'b': [10, 10, 10, 110, 110]})                     
                      
data = {'item1':df1, 'item2':df2} 
  
# creating Panel 
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor') 
  
print("panel['b'] is - \n\n", panel['b'], '\n') 
  
print("\nMultiplying panel['b']['item1'] with df2['b'] or panel['b']['item2'] using mul() method - \n") 
print("\n", panel['b']['item1'].mul(df2['b'], axis = 0)) 

输出: