Метод pow
Метод pow применяется к DataFrame
и возвращает новый DataFrame, где каждый элемент
возведён в степень, переданную в качестве аргумента.
Первым параметром exponent задаётся степень,
в которую возводятся все элементы таблицы.
Метод поддерживает передачу скалярного значения,
а также другого DataFrame или Series
для поэлементного возведения в степень.
Синтаксис
df.pow(exponent, axis='columns', level=None, fill_value=None)
Параметры:
-
exponent- степень (число,DataFrameилиSeries); -
axis- ось для выравнивания (0 или 'index', 1 или 'columns'); -
level- уровень MultiIndex для выравнивания; -
fill_value- значение для заполнения пропусков перед операцией.
Пример
Возведём все элементы таблицы во вторую степень:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [2, 3, 4, 5, 6]
})
res = df.pow(2)
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 4
1 4 9
2 9 16
3 16 25
4 25 36
Пример
Используем другой DataFrame в качестве степени:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
'a': [2, 3, 4],
'b': [1, 2, 3]
})
df2 = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 1],
'b': [2, 1, 2]
})
res = df1.pow(df2)
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
0 2 1
1 9 2
2 4 9
Пример
Возведение в отрицательную степень с заполнением пропусков:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, np.nan, 4],
'b': [5, np.nan, 7, 8]
})
res = df.pow(-1, fill_value=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
0 1.000000 0.200000
1 0.500000 1.000000
2 1.000000 0.142857
3 0.250000 0.125000
