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Python |熊猫系列. rml()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-rmul/

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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