pyspark.pandas.DataFrame.rmul¶
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DataFrame。rmul( 其他:任何 )→pyspark.pandas.frame.DataFrame¶ -
乘法dataframe和其他,element-wise(二元運算符*)。
相當於
其他*dataframe。在反向版本中,mul。在靈活的包裝器(添加,子,mul,div算術運算符):+,- - - - - -,*,/,/ /。
- 參數
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- 其他 標量
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任何一個數據
- 返回
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- DataFrame
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算術運算的結果。
例子
> > >df=ps。DataFrame({“角”:(0,3,4),…“度”:(360年,180年,360年)},…指數=(“圓”,“三角形”,“矩形”),…列=(“角”,“度”])> > >df角度圓360年0三角形3 180矩形4 360
添加一個標量的運營商版本返回相同的結果。也反向版本。
> > >df+1角度圓361三角形4 181矩形5 361
> > >df。添加(1)角度圓361三角形4 181矩形5 361
> > >df。添加(df)角度圓720年0三角形6 360矩形8 720
> > >df+df+df角度圓1080年0三角形9 540矩形12 1080年
> > >df。列地址(1)角度圓361三角形4 181矩形5 361
分而真正除以常數與反向版本。
> > >df/10角度圓0.0 - 36.0三角形0.3 - 18.0矩形0.4 - 36.0
> > >df。div(10)角度圓0.0 - 36.0三角形0.3 - 18.0矩形0.4 - 36.0
> > >df。rdiv(10)角度0.027778圓正三角形3.333333 - 0.055556矩形2.500000 - 0.027778
> > >df。truediv(10)角度圓0.0 - 36.0三角形0.3 - 18.0矩形0.4 - 36.0
> > >df。rtruediv(10)角度0.027778圓正三角形3.333333 - 0.055556矩形2.500000 - 0.027778
減去通過恒定的反向版本。
> > >df- - - - - -1角度圓359三角形2 179矩形3 359
> > >df。子(1)角度圓359三角形2 179矩形3 359
> > >df。rsub(1)角度圓-359三角形2 -179矩形3 -359
乘以常數與反向版本。
> > >df*1角度圓360年0三角形3 180矩形4 360
> > >df。mul(1)角度圓360年0三角形3 180矩形4 360
> > >df。rmul(1)角度圓360年0三角形3 180矩形4 360
地板除以常數與反向版本。
> > >df/ /10角度圓0.0 - 36.0三角形0.0 - 18.0矩形0.0 - 36.0
> > >df。floordiv(10)角度圓0.0 - 36.0三角形0.0 - 18.0矩形0.0 - 36.0
> > >df。rfloordiv(10)角度0.0圓正三角形3.0 - 0.0矩形2.0 - 0.0
國防部通過恒定的反向版本。
> > >df%2角度圓0 0三角形1 0矩形0 0
> > >df。國防部(2)角度圓0 0三角形1 0矩形0 0
> > >df。rmod(2)角度南2圈三角形2.0 - 2矩形2.0 - 2
權力通過恒定的反向版本。
> > >df* *2角度圓0.0 - 129600.0三角形9.0 - 32400.0矩形16.0 - 129600.0
> > >df。戰俘(2)角度圓0.0 - 129600.0三角形9.0 - 32400.0矩形16.0 - 129600.0
> > >df。rpow(2)角度圓1.0 - 2.348543 e + 108三角形8.0 - 1.532496 e + 54矩形16.0 - 2.348543 e + 108