Question

我是熊猫的新手，目前拥有一个如下所示的df：

                  p1        p2        p3        p4
dates                                                 
2019-12-01  0.0000468  0.0000455    0.00004  0.0000323
2019-12-02  0.0000401  0.0000353  0.0000333  0.0000318

和另一个看起来像这样的df：

0    680.068
1    319.932
Name: constantValue, dtype: float64

对我来说，最快的方法是取第一个df，然后将其乘以每个常量，然后创建2个与第一个相同的df，但对每个元素乘以2的最快方法是什么？

就效率而言，我应该分成2个df还是引入某种MultiIndex？

常量数也可以更改，因此它可以返回3个常量，这将导致3 dfs，4个常量4 dfs等

任何建议都值得赞赏

Answer 1

好吧，因此您有一个DataFrame想要将其乘以一个不同Series的值（因为常量表看起来比DataFrame更像是熊猫Series）。

这里没有效率问题：

迭代系列很快
将DataFrame与标量值相乘很快（熊猫或numpy单词是 vectorizable ），只要列数据类型与带浮点数的乘法兼容。< / li>

这里，您只有（据我所能猜测的那样）浮点列和dates索引的DatatimeIndex不会受到影响。

恕我直言，最简单的方法是建立DataFrames列表。假设原始DataFrame为df，常量为Series constants：

df_list = [df * val for val in constants]

Answer 2

您可以遍历常量表并创建一个动态数据框，然后将其与常量值相乘

在这里，我假设constant_df为包含常量的第二个数据帧您遍历它，column_name是您要用来使其唯一的列

for constant_df in constant:
  multi[constant['column_name']] = df # to create unique dataframe
  multi[constant['column_name']].select_dtypes(exclude=['object', 'datetime']) * constant['constant_value_column']

我还没有尝试过此代码，所以如果发生任何错误，请告诉我

用2个常数乘以熊猫df，从而创建2个df

2 个答案: