Question

我有两个数据帧：

df:

  Conference  Year  SampleCitations   Percent  
0        CIKM  1995              373  0.027153     
1        CIKM  1996              242  0.017617        
2        CIKM  1997              314  0.022858        
3        CIKM  1998              427  0.031084

另一个数据框，它返回引用的总数：

allcitations= pd.read_sql("Select Sum(Citations) as ActualCitations from publications "

我想简单地将数据框df中的Percent列与常量值ActualCitations相乘。

我尝试了以下内容：

df['ActualCitations']=df['Percent'].multiply(allcitations['ActualCitations'])

和

df['ActualCitations']=df['Percent']* allcitations['ActualCitations']

但两者都只在第一行执行，剩下的就是Naan，如下所示：

   Conference  Year  SampleCitations   Percent  ActualCitations
0        CIKM  1995              373  0.027153      1485.374682
1        CIKM  1996              242  0.017617              NaN
2        CIKM  1997              314  0.022858              NaN
3        CIKM  1998              427  0.031084              NaN

Answer 1

这种情况下的问题是熊猫的自动对齐（通常是一件好事）。因为你的'常数'实际上是在数据帧中，所以pandas将尝试做的是从每个行0创建行0，然后从每个行1创建行1，但是在第二个数据集中没有行1，所以你从那里得到NaN。

＆＃xA;＆＃xA;

所以你需要做的是故意破坏第二个数据帧的数据帧方面，这样pandas就会将常量“广播”到所有行。一种方法是使用 values ，在这种情况下，它基本上只是从数据帧中删除索引，以便它变成一个带有一个元素的numpy数组（实际上是一个标量，但在技术上包含在一个numpy数组中））。 to_list（）也会完成同样的事情。

＆＃xA;＆＃xA;

  allcitations = pd.DataFrame（{'ActualCitations'：[54703.888410120424]} ）＆＃xA;＆＃xA; df ['Percent'] * allcitations ['ActualCitations']。值＆＃xA;＆＃xA; 0 1485.374682＆＃xA; 1 963.718402＆＃xA; 2 1250.421481＆＃xA; 3 1700.415667＆＃XA;

＆＃XA;

将pandas dataframe列与常量相乘

1 个答案: