使用相应的列名将两个熊猫数据帧相乘

Question

我有熊猫数据框，它们共享至少一些公用的列名。列名的位置不能保证相同，但是如果它们使用相同的名称，我想将它们相乘。

例如，在数据框“ A”中，收入可能是第三列，但在数据框“ B”中，收入可能是第11列。有没有一种方法可以使用通用的列名将它们相乘？

df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'c':[10,20,40],'b':[8,6,4]})
df2=pd.DataFrame({'b':[1,33,5],'a':[10,200,7],'c':[0,6,1]})

我想将它们相乘。绝对不能保证每列的位置都在同一位置。有什么“聪明”的方法吗？为此。

我把代码放在哪里，我要查找列名的交集，然后按字母顺序对它们进行排序，然后相乘，但是我想知道还有一些更聪明的东西吗？

很抱歉，如果这个问题太明显了，我只是认为熊猫中必须有一些聪明的东西，不需要我写20行代码。

Answer 1

您可以将它们相乘。只要它们具有相同的列名和行号

import pandas as pd

df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'c':[10,20,40],'b':[8,6,4]})
df2=pd.DataFrame({'b':[1,33,5],'a':[10,200,7],'c':[0,6,1]})

df = df1 * d2

print(df)

结果

Answer 2

我认为这不是执行此操作的最有效方法，但是可以起作用：

name = "income"

for col1 in df1.columns:
    for col2 in df2.columns:
        if (col1 == name) and  (col2 == name):
            multiplied = df1[col1] * df2[col2]

multiplied是一个系列。

Answer 3

您可以做类似的事情

df3 =pd.DataFrame() 
for colname in df1.columns:
    df3[colname] = df1[colname] * df2[colname]

这很有用，因为df1和df2中有更多列