Question

我正在尝试将DataFrame与Series相乘，其中DataFrame与Series具有完全相同的索引，尽管索引值重复。理想的结果是，DataFrame中的每一行都会根据索引的值乘以Series中的相应值。

将具有重复索引值的系列乘以运算非常合理：

import pandas as pd
weights = pd.Series([10, 100], [0, 1])
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], [0, 0, 1, 1])
s.mul(weights)

产生预期结果：

将DataFrame与重复索引值相乘会产生 ValueError：无法从重复轴重新索引：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [-1, -2, -3, -4]}, [0, 0, 1, 1])
df.mul(weights, axis=0)
...
ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

如何达到以下效果？

     a    b
0   10  -10
0   20  -20
1  300 -300
1  400 -400

修改

一种选择是首先重新引导权重系列：

df.mul(weights.reindex(df.index, method='ffill'), axis=0)

Answer 1

如何使用array = [10, 20, 30, 40, 50] length = len(array) n = 0 while n < length: m = n if m < length: first = array[n] if m+1 < length: second = array[m+1] else: second = 0 if m+2 < length: third = array[m+2] else: third = 0 result = first + second + third n = n+1 print result方法逐列数据框？

apply

将DataFrame与重复索引值相乘

1 个答案: