Question

我在调查中为每个参与者应用了绩效排名。我现在想将他们各自的等级应用于他们的问题回答（+1到-1）我有2个数据帧

> df1

SetAScore   rank_A
689964  0.90    1.000000
689966  0.65    0.771845
689967  0.65    0.771845
689968  0.55    0.286408
689970  0.55    0.286408

> df2

Participant response-1-quantised response-101-quantised 

689964 1 -1
689966 1 -1

我要寻找的最终结果是：

参与者响应-1-量化响应-101量化

689964 1 -1 （已编辑） 689966 0.771845 -0.771845 （已编辑）

维护df2的结构，该结构具有120个问题回复列和113行（每个参与者1行）。

我看到“密钥”是“参与者”号码

我也尝试将'rank_A'列引入df2并执行简单的乘法，但没有成功。

我的理学硕士将为您提供任何帮助

（抱歉，格式，我是菜鸟）如果可以，我可以共享图像。谢谢！

编辑----

我想我已经在@joe的帮助下解决了（感谢Joe！）

for col in b_test:
    result_df[col] = [a*b for a,b in zip(set_rank['rank_A'].values.tolist(),b_test[col].values.tolist())]
    result_df[col] = [a*b for a,b in zip(set_rank['rank_A'].values.tolist(),b_test[col].values.tolist())]

这似乎奏效了，因为我不得不遍历n列

Answer 1

您需要使用.isin()通过df1中的Participant列过滤Participant df2列。

然后将剩余的列相乘。

#to filter
df1 = df1.loc[df1['Participant'].isin(df2['Participant'].values.tolist())]

#do the multiplication
result_df = pd.DataFrame()
result_df['Participant'] = df1['Participant'].values.tolist()
result_df['Response Positive'] = [a*b for a,b in zip(df1['Score'].values.tolist(),df2['Positive Multiplier'].values.tolist())]
result_df['Response Negative'] = [a*b for a,b in zip(df1['Score'].values.tolist(),df2['Negative Multiplier'].values.tolist())]

您的new_df现在将获得您想要的结果。

请注意，Positive Multiplier是其中包含1的列，而Negative Multiplier是其中具有-1的列。根据原始数据框的列名称在代码中进行更改，我只是用它来澄清要使用的列。我希望不会让您感到困惑。

相反，Score是带有0.90作为上面示例中的值之一的列。

希望这会有所帮助。让我知道你是否懂了:)）

如何将列乘以DataFrame中的第一列？

1 个答案: