Python | Marco de datos de Pandas.pow()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.pow()calcula el poder exponencial del marco de datos y otros elementos (operador binario pow). Esta función es esencialmente igual a la dataframe ** otherpero con un soporte para completar los valores que faltan en uno de los datos de entrada.

Sintaxis: DataFrame.pow(otro, eje=’columnas’, nivel=Ninguno, valor_relleno=Ninguno)

Parámetros:
otro: serie, marco de datos o
eje constante: para la entrada de la serie, eje para hacer coincidir el índice de la serie en el
nivel: se transmite a través de un nivel, haciendo coincidir los valores del índice en el nivel
MultiIndex pasado. elemento necesario para la alineación exitosa de DataFrame, con este valor antes del cálculo. Si faltan datos en ambas ubicaciones correspondientes de DataFrame, faltará el resultado.
**kwargs: los argumentos de palabras clave adicionales se pasan a DataFrame.shift o Series.shift.

Devuelve: resultado: DataFrame

Ejemplo #1: Use pow()la función para encontrar el poder de cada elemento en el marco de datos. Eleva cada elemento en una fila a una potencia diferente usando una serie.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df1 = pd.DataFrame({"A":[14, 4, 5, 4, 1],
                    "B":[5, 2, 54, 3, 2],
                    "C":[20, 20, 7, 3, 8],
                    "D":[14, 3, 6, 2, 6]})
  
# Print the dataframe
df

Vamos a crear una Serie

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the Series
sr = pd.Series([2, 3, 4, 2], index =["A", "B", "C", "D"])
  
# Print the series
sr

Ahora, usemos la dataframe.pow()función para elevar cada elemento en una fila a una potencia diferente.

# find the power
df.pow(sr, axis = 1)

Salida:

 
Ejemplo n.º 2: use pow()la función para elevar cada elemento del primer marco de datos a la potencia del elemento correspondiente en el otro marco de datos.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the first dataframe 
df1 = pd.DataFrame({"A":[14, 4, 5, 4, 1],
                    "B":[5, 2, 54, 3, 2], 
                    "C":[20, 20, 7, 3, 8],
                    "D":[14, 3, 6, 2, 6]})
  
# Creating the second dataframe
df2 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
  
# using pow() function to raise each element
# in df1 to the power of corresponding element in df2
df1.pow(df2)

Producción :