将数据框的行非NA值“按元素”乘以列表

Question

假设我们有pandas.DataFrame：

| na | na | 3 | 3 | 5 | 2. |
| na | 5 .. | 2 | 2 | 1 | na |
| 1 .. | 2 .. | 2 | 3 | na | na |

想法是将每行乘以const列表，例如= [0，1，2，3] 如果我们在一列中没有na，那么结果中它仍然应该是na：

| na | na | 0 | 3 | 10 | 6 |
| na | 0 | 2 | 4 | 3 | na |
| 0 | 2 | 4 | 9 | na | na |

Answer 1

对可变数量的cumsum使用mul和NaN并避免堆栈：

df.mul(df.notnull().cumsum(1).sub(1))

     0    1  2  3     4    5
0  NaN  NaN  0  3  10.0  6.0
1  NaN  0.0  2  4   3.0  NaN
2  0.0  2.0  4  9   NaN  NaN

Answer 2

IIUC，您可以堆叠然后拆栈：

df.stack().mul(np.tile(const, df.shape[0])).unstack()

输出：

     0    1    2    3     4    5
0  NaN  NaN  0.0  3.0  10.0  6.0
1  NaN  0.0  2.0  4.0   3.0  NaN
2  0.0  2.0  4.0  9.0   NaN  NaN