DataFrame.pow
Get Exponential power of dataframe and other, element-wise (binary operator pow).
danfo.DataFrame.pow(other, option)
Parameters | Type | Description | Default |
---|---|---|---|
other | DataFrame, Series, Array or Scalar | Object to raised to power 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
Exponential of scalar with DataFrame along default axis 1
const dfd = require("danfojs-node")
let data = {
"Col1": [10, 45, 56, 10],
"Col2": [23, 20, 10, 24]
}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let df_new = df.pow(2)
df_new.print()
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Col1 │ Col2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 100 │ 529 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 2025 │ 400 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 3136 │ 100 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 100 │ 576 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Exponential of Series with DataFrame along axis 0
const dfd = require("danfojs-node")
let data = {
"Col1": [1, 4, 5, 1],
"Col2": [3, 2, 0, 4]
}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let sf = new dfd.Series([4, 5])
let df_new = df.pow(sf, { axis: 1 })
df_new.print()
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Col1 │ Col2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 1 │ 243 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 256 │ 32 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 625 │ 0 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 1 │ 1024 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Exponential of DataFrame with another DataFrame
const dfd = require("danfojs")
let data = {"Col1": [1, 4, 5, 0],
"Col2": [2, 0, 1, 4]}
let data2 = {"new_col1": [1, 5, 20, 10],
"new_Col2": [20, 2, 1, 2]}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let df2 = new dfd.DataFrame(data2)
let df_new = df.pow(df2)
df_new.print()
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Col1 │ Col2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 1 │ 1048576 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 1024 │ 0 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 95367433551872 │ 1 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 0 │ 16 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Exponential of Array with DataFrame along axis 0
const dfd = require("danfojs-node")
let data = {
"Col1": [10, 45, 56, 10],
"Col2": [23, 20, 10, 24]
}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let val = [2, 2, 2, 2]
let df_new = df.pow(val, { axis: 0 })
df_new.print()
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Col1 │ Col2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 100 │ 529 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 2025 │ 400 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 3136 │ 100 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 100 │ 576 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Exponential works inplace
const dfd = require("danfojs-node")
let data = {
"Col1": [10, 45, 56, 10],
"Col2": [23, 20, 10, 24]
}
let df = new dfd.DataFrame(data)
let val = [2, 2, 2, 2]
df.pow(val, { axis: 0, inplace: true })
df.print()
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Col1 │ Col2 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 100 │ 529 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 2025 │ 400 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 3136 │ 100 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 100 │ 576 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Last updated