Python Pandas Series.multiply()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.multiply()函数执行系列和其他元素的乘法运算。该操作等同于系列*其他，但支持用一个fill_value来替代其中一个输入的缺失数据。

语法: Series.multiply(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数:
other：系列或标量值
fill_value :填补现有的缺失（NaN）值
level：在一个级别上进行广播。

返回：结果：系列

例子#1：使用Series.multiply()函数来执行一个标量与给定系列对象的乘法。

# 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 :
Python Pandas Series.multiply()

现在我们将使用Series.multiply()函数来执行标量与序列的乘法。

# multiply the given value with series
result = sr.multiply(other = 10)
  
# Print the result
print(result)

输出 :
Python Pandas Series.multiply()
正如我们在输出中看到的，Series.multiply()函数已经返回了给定标量与系列对象的乘法结果。

示例#2：使用Series.multiply()函数来执行一个标量与给定系列对象的乘法。给定的系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 :
Python Pandas Series.multiply()

现在我们将使用Series.multiply()函数来执行标量与序列的乘法。

# multiply the given value with series
# fill 5 at the place of all the missing values
result = sr.multiply(other = 10, fill_value = 5)
  
# Print the result
print(result)