Pandas Series の mul メソッド:データサイエンティスト必須のスキル
pandas.Series.mul
メソッドは、Series
オブジェクトの要素同士、またはスカラー値との乗算を行います。要素ごとの演算なので、ベクトル演算と似ています。
使い方
mul
メソッドは以下の2つの方法で使用できます。
スカラー値との乗算
import pandas as pd
# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
# スカラー値との乗算
result = s.mul(2)
# 結果
# 0 2
# 1 4
# 2 6
# 3 8
# dtype: int64
Seriesオブジェクト同士の乗算
# 別のSeriesオブジェクトを作成
t = pd.Series([5, 6, 7, 8])
# Seriesオブジェクト同士の乗算
result = s.mul(t)
# 結果
# 0 5
# 1 12
# 2 21
# 3 32
# dtype: int64
オプション引数
mul
メソッドには、以下のオプション引数があります。
- fill_value: 欠損値同士の乗算結果に代入する値。デフォルトは
NaN
。 - axis: 乗算する軸。デフォルトは
0
(行方向)。
例
# 欠損値を含むSeriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
# 欠損値同士の乗算結果を0に置き換える
result = s.mul(s, fill_value=0)
# 結果
# 0 1
# 1 4
# 2 0
# 3 16
# dtype: float64
# 列方向に演算を行う
result = s.mul(t, axis=1)
# 結果
# 0 5
# 1 12
# 2 NaN
# 3 32
# dtype: float64
注意点
- 乗算するオブジェクトの型が一致している必要があります。
- 欠損値を含む場合、
fill_value
オプション引数で結果を制御できます。
補足
mul
メソッドは、*
演算子を使って同じ結果を得ることができます。
result = s * 2
result = s * t
Pandas Series の mul メソッド サンプルコード
- 各要素を2倍する
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s.mul(2)
print(result)
# 結果
# 0 2
# 1 4
# 2 6
# 3 8
# dtype: int64
- 各要素を0.5倍する
result = s.mul(0.5)
print(result)
# 結果
# 0 0.5
# 1 1.0
# 2 1.5
# 3 2.0
# dtype: float64
Seriesオブジェクト同士の乗算
- 同じ長さのSeriesオブジェクト同士の乗算
t = pd.Series([5, 6, 7, 8])
result = s.mul(t)
print(result)
# 結果
# 0 5
# 1 12
# 2 21
# 3 32
# dtype: int64
- 長さの異なるSeriesオブジェクト同士の乗算
t = pd.Series([5, 6, 7])
result = s.mul(t)
print(result)
# 結果
# 0 5
# 1 12
# 2 21
# 3 NaN
# dtype: float64
オプション引数
fill_value
オプション引数
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4])
result = s.mul(s, fill_value=0)
print(result)
# 結果
# 0 1
# 1 4
# 2 0
# 3 16
# dtype: float64
axis
オプション引数
result = s.mul(t, axis=1)
print(result)
# 結果
# 0 5
# 1 12
# 2 NaN
# 3 32
# dtype: float64
その他
numpy
配列との乗算
import numpy as np
array = np.array([2, 3, 4])
result = s.mul(array)
print(result)
# 結果
# 0 2
# 1 6
# 2 12
# 3 16
# dtype: int64
- DataFrameとの乗算
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
result = s.mul(df)
print(result)
# 結果
# A B
# 0 1 4
# 1 4 10
# 2 9 18
# dtype: int64
Pandas Series の要素同士の乗算を行うその他の方法
* 演算子
mul
メソッドと同等の結果を得ることができます。
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s * 2
print(result)
# 結果
# 0 2
# 1 4
# 2 6
# 3 8
# dtype: int64
numpy
ライブラリの multiply
関数を使うこともできます。
import numpy as np
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = np.multiply(s, 2)
print(result)
# 結果
# [2 4 6 8]
自作関数を使って要素同士の乗算を行うこともできます。
def my_mul(s):
result = []
for i in range(len(s)):
result.append(s[i] * s[i])
return pd.Series(result)
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = my_mul(s)
print(result)
# 結果
# 0 1
# 1 4
# 2 9
# 3 16
# dtype: int64
ラムダ式を使って要素同士の乗算を行うこともできます。
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s.apply(lambda x: x * x)
print(result)
# 結果
# 0 1
# 1 4
# 2 9
# 3 16
# dtype: int64
方法の選択
上記の方法はそれぞれ異なる利点と欠点があります。
mul
メソッド: 最も簡潔で分かりやすい方法*
演算子:mul
メソッドと同等の結果を得られるnumpy
関数: 高速な処理が可能- 自作関数: 柔軟な処理が可能
- ラムダ式: 簡潔なコードで処理が可能
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