DataFrame.mul
Get Multiplication of dataframe and other, element-wise (binary operator mul).
danfo.DataFrame.mul(other, option)
Parameters
Type
Description
Default
other
DataFrame, Series, Array or Scalar
Object to multiply with
option
Object
{
axis: 0 for row, 1 for column.
inplace: Boolean indicating whether to perform the operation inplace or not. Defaults to false
}
{ axis: 1, inplace: false }
Examples
Multiplication of scalar with DataFrame along default axis 1
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data = {
4
"Col1": [10, 45, 56, 10],
5
"Col2": [23, 20, 10, 24]
6
}
7
let df = new dfd.DataFrame(data)
8
9
let df_new = df.mul(2)
10
11
df_new.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Col1 │ Col2 ║
3
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ 20 │ 46 ║
5
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ 90 │ 40 ║
7
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ 112 │ 20 ║
9
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ 20 │ 48 ║
11
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Multiplication of Series with DataFrame along axis 0
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data = {
4
"Col1": [1, 4, 5, 1],
5
"Col2": [3, 2, 0, 4]
6
}
7
8
let df = new dfd.DataFrame(data)
9
let sf = new dfd.Series([4, 5])
10
11
let df_new = df.mul(sf, { axis: 1 })
12
13
df_new.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Col1 │ Col2 ║
3
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ 4 │ 15 ║
5
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ 16 │ 10 ║
7
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ 20 │ 0 ║
9
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ 4 │ 20 ║
11
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Multiplication of DataFrame with another DataFrame
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs")
2
3
let data = {"Col1": [1, 4, 5, 0],
4
"Col2": [2, 0, 1, 4]}
5
6
let data2 = {"new_col1": [1, 5, 20, 10],
7
"new_Col2": [20, 2, 1, 2]}
8
9
let df = new dfd.DataFrame(data)
10
let df2 = new dfd.DataFrame(data2)
11
12
let df_new = df.mul(df2)
13
14
df_new.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Col1 │ Col2 ║
3
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ 1 │ 40 ║
5
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ 20 │ 0 ║
7
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ 100 │ 1 ║
9
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ 0 │ 8 ║
11
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Multiplication of Array with DataFrame along axis 0
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data = {
4
"Col1": [10, 45, 56, 10],
5
"Col2": [23, 20, 10, 24]
6
}
7
8
let df = new dfd.DataFrame(data)
9
let val = [2, 2, 2, 2]
10
11
let df_new = df.mul(val, { axis: 0 })
12
13
df_new.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Col1 │ Col2 ║
3
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ 20 │ 46 ║
5
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ 90 │ 40 ║
7
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ 112 │ 20 ║
9
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ 20 │ 48 ║
11
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
12
Copied!
Multiplication works inplace
Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data = {
4
"Col1": [10, 45, 56, 10],
5
"Col2": [23, 20, 10, 24]
6
}
7
8
let df = new dfd.DataFrame(data)
9
let val = [2, 2, 2, 2]
10
11
df.mul(val, { axis: 0, inplace: true })
12
13
df.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ Col1 │ Col2 ║
3
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ 20 │ 46 ║
5
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ 90 │ 40 ║
7
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ 112 │ 20 ║
9
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ 20 │ 48 ║
11
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
Last modified 3mo ago