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Pandas2.2 Series
Binary operator functions
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| Series.add() | 用于对两个 Series 进行逐元素加法运算 |
| Series.sub() | 用于对两个 Series 进行逐元素减法运算 |
| Series.mul() | 用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算 |
| Series.div() | 用于对两个 Series 进行逐元素除法运算 |
| Series.truediv() | 用于执行真除法（即浮点数除法）操作 |
| Series.floordiv() | 用于执行地板除法（即整数除法）操作 |
| Series.mod() | 用于执行逐元素的取模运算 |
| Series.pow() | 用于执行逐元素的幂运算 |
| Series.radd() | 用于执行反向逐元素加法运算 |
| Series.rsub() | 用于执行反向逐元素减法运算 |
| Series.rmul() | 用于执行反向逐元素乘法运算 |
| Series.rdiv() | 用于执行反向逐元素除法运算 |
| Series.rtruediv() | 用于执行反向逐元素的真除法（即浮点数除法）运算 |
| Series.rfloordiv() | 用于执行反向逐元素的地板除法（即整数除法）运算 |
| Series.rmod() | 用于执行反向逐元素的取模运算 |
| Series.rpow() | 用于执行反向逐元素的幂运算 |
| Series.combine() | 用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作 |
| Series.combine_first() | 用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作 |
| Series.round() | 用于对 Series 中的每个元素进行四舍五入操作 |
| Series.lt() | 用于执行逐元素的小于比较操作 |
| Series.gt() | 用于执行逐元素的大于比较操作 |
| Series.le() | 用于执行逐元素的小于等于比较操作 |
| Series.ge() | 用于执行逐元素的大于等于比较操作 |
| Series.ne() | 用于执行逐元素的不等于比较操作 |
| Series.eq() | 用于比较两个 Series 对象是否相等的方法 |
| Series.product() | 用于计算 Series 中所有元素的乘积 |
| Series.dot() | 用于计算两个 Series 或一个 Series 与一个数组、矩阵（如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame）的点积（内积） |
pandas.Series.dot
pandas.Series.dot 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法，用于计算两个 Series 或一个 Series 与一个数组、矩阵（如 NumPy 数组或 Pandas DataFrame）的点积（内积）。点积是线性代数中的一个重要概念，表示两个向量对应元素相乘后的和。
方法签名
Series.dot(other)
other: 可以是另一个Series、NumPy 数组或 Pandas DataFrame。如果other是DataFrame，则返回的结果是一个Series，表示与DataFrame每一列的点积。
示例及结果
示例1：两个 Series 的点积
import pandas as pd# 创建两个 Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])# 使用 dot 方法计算点积
result = s1.dot(s2)print("两个 Series 的点积结果:")
print(result)
输出结果：
两个 Series 的点积结果:
32
在这个例子中，s1 和 s2 中的每个元素被逐个相乘，然后求和，得到的结果是 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32。
示例2：Series 与 NumPy 数组的点积
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3])# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([4, 5, 6])# 使用 dot 方法计算点积
result = s.dot(arr)print("Series 与 NumPy 数组的点积结果:")
print(result)
输出结果：
Series 与 NumPy 数组的点积结果:
32
在这个例子中，Series 和 NumPy 数组中的每个元素被逐个相乘，然后求和，得到的结果同样是 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32。
示例3：Series 与 DataFrame 的点积
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个 Series
s = pd.Series([1, 2, 3])# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6],'B': [7, 8, 9]
})# 使用 dot 方法计算点积
result = s.dot(df)print("Series 与 DataFrame 的点积结果:")
print(result)
输出结果：
Series 与 DataFrame 的点积结果:
A 32
B 50
dtype: int64
在这个例子中，Series 与 DataFrame 的每一列分别计算点积。对于列 A，结果是 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32；对于列 B，结果是 1*7 + 2*8 + 3*9 = 50。最终返回的是一个包含这些点积结果的新 Series。
总结
pandas.Series.dot 方法在数据分析和处理中非常有用，特别是在需要计算向量或矩阵的点积时。它支持 Series 之间的点积、Series 与 NumPy 数组的点积以及 Series 与 DataFrame 的点积。通过这些示例，可以看到 dot() 方法在不同场景下的应用及其强大功能。