在python pandas中将两个具有相似索引的数据帧相乘

Question

我有两个数据框，我想将它们乘以索引。最好的方法是什么？ 注意：列名称不同。

df1 = pd.DataFrame([(1,2,3),(3,4,5),(5,6,7)], columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C'])
df1
   a  b  d
A  1  2  3
B  3  4  5
C  5  6  7

df2 = pd.DataFrame([(10,20,30)], columns=['A','B','C'],index = ['ss'])
df2 = df2.transpose()
df2
   ss
A  10
B  20
C  30

输出数据帧：

     a   b   d
A   10  20  30
B   60  80 100
C  150 180 210

Answer 1

调用mul并将系列转换为列表并传递axis=0，通过转换为列表，我们忽略索引/列名称的任何对齐错误：

In [74]:

df1.mul(list(df2['ss']), axis=0)
Out[74]:
     a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

修改

无需转换为列表即可直接访问该系列：

In [75]:

df1.mul(df2['ss'], axis=0)
Out[75]:
     a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

Answer 2

一种方法可能是在Numpy数组上繁殖，如

In [8]: pd.DataFrame(df1.values*df2.values,
                      columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C'])
Out[8]:
     a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

Answer 3

如果要将单列DF乘以而不考虑其列名，最好将其设为系列，您可以使用a方法。然后：

.squeeze()

Answer 4

获取以下输出Dataframe，如上所述：

   a    b    d
A  10   20   30
B  60   80   100
C  150  180  210

...执行以下内容：

df3 = pandas.DataFrame(df1.values*df2.values, columns=df1.columns, index=df1.index)

执行逐列乘法。