pandas.DataFrame.dot#
- DataFrame.dot(other)[源代码]#
计算DataFrame和其他元素之间的矩阵乘法。
此方法计算DataFrame和其他Series、DataFrame或Numy数组的值之间的矩阵乘积。
也可以使用以下命令调用它
self @ other在Python中>=3.5。- 参数
- other系列、DataFrame或类似数组
用于计算矩阵乘积的另一个对象。
- 退货
- 系列或DataFrame
如果Other是级数，则将自身和Other之间的矩阵乘积作为级数返回。如果Other是DataFrame或numpy.array，则在np.array的DataFrame中返回self和Other的矩阵乘积。
参见
Series.dot对级数采用类似的方法。
注意事项
DataFrame和Other的维度必须兼容才能计算矩阵乘法。此外，DataFrame的列名和Other的索引必须包含相同的值，因为它们将在乘法之前对齐。
级数的点法计算内积，而不是这里的矩阵乘积。
示例
在这里，我们将一个DataFrame与一个Series相乘。
>>> df = pd.DataFrame([[0, 1, -2, -1], [1, 1, 1, 1]]) >>> s = pd.Series([1, 1, 2, 1]) >>> df.dot(s) 0 -4 1 5 dtype: int64
在这里，我们将一个DataFrame与另一个DataFrame相乘。
>>> other = pd.DataFrame([[0, 1], [1, 2], [-1, -1], [2, 0]]) >>> df.dot(other) 0 1 0 1 4 1 2 2
请注意，点方法给出的结果与@相同
>>> df @ other 0 1 0 1 4 1 2 2
如果Other是np.数组，则Dot方法也可以使用。
>>> arr = np.array([[0, 1], [1, 2], [-1, -1], [2, 0]]) >>> df.dot(arr) 0 1 0 1 4 1 2 2
请注意，对象的洗牌不会改变结果。
>>> s2 = s.reindex([1, 0, 2, 3]) >>> df.dot(s2) 0 -4 1 5 dtype: int64