如何有效地将python数据框中的每一行的特定值相乘

Question

我有一个数据框和一个序列，该数据框是每个受访者的成本基础数据，而序列是应乘以基础数据的折现率。

例如，基础数据是（dataframe）：

      cost1  cost2
John    100     50
Tom      50    100
Andy     50    200
Mark     80    300

，折扣数据为（系列）：

John    0.7
Tom     0.6
Andy    0.9
Mark    0.5

因此，所需的输出是：

      cost1  cost2
John     70     35
Tom      30     60
Andy     45    180
Mark     40    150

我想出的方法是：

customer_list = base.index.tolist()

for k in customer_list:
    base.loc[k] = base.loc[k]*discount.loc[k]

这有效（给了我想要的输出），但是我觉得效率很低。在我的实际应用中，数据帧非常大，因此运行此类迭代需要花费大量时间。

对有效计算有何建议？我认为可能存在一些使用索引进行整体计算的有效方法。 （基数*折扣当然还是行不通的...）

提前谢谢！

Answer 1

将mul与axis参数一起使用：

df.mul(df2, axis=0)

      cost1  cost2
John   70.0   35.0
Tom    30.0   60.0
Andy   45.0  180.0
Mark   40.0  150.0