我有这些数据框：
DP1 DP2 DP3 DP4 DP5 DP6 DP7 DP8 DP9 DP10 Total
OP1 357848.0 1124788.0 1735330.0 2218270.0 2745596.0 3319994.0 3466336.0 3606286.0 3833515.0 3901463.0 3901463.0
OP2 352118.0 1236139.0 2170033.0 3353322.0 3799067.0 4120063.0 4647867.0 4914039.0 5339085.0 NaN 5339085.0
OP3 290507.0 1292306.0 2218525.0 3235179.0 3985995.0 4132918.0 4628910.0 4909315.0 NaN NaN 4909315.0
OP4 310608.0 1418858.0 2195047.0 3757447.0 4029929.0 4381982.0 4588268.0 NaN NaN NaN 4588268.0
OP5 443160.0 1136350.0 2128333.0 2897821.0 3402672.0 3873311.0 NaN NaN NaN NaN 3873311.0
OP6 396132.0 1333217.0 2180715.0 2985752.0 3691712.0 NaN NaN NaN NaN NaN 3691712.0
OP7 440832.0 1288463.0 2419861.0 3483130.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3483130.0
OP8 359480.0 1421128.0 2864498.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2864498.0
OP9 376686.0 1363294.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1363294.0
OP10 344014.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 344014.0
Total 3671385.0 11614543.0 17912342.0 21930921.0 21654971.0 19828268.0 17331381.0 13429640.0 9172600.0 3901463.0 34358090.0
Latest Observation 344014.0 1363294.0 2864498.0 3483130.0 3691712.0 3873311.0 4588268.0 4909315.0 5339085.0 3901463.0 NaN
DP1 DP2 DP3 DP4 DP5 DP6 DP7 DP8 DP9 DP10 Total
OP1 3.143200 1.542806 1.278299 1.237719 1.209207 1.044079 1.040374 1.063009 1.017725 NaN NaN
OP2 3.510582 1.755493 1.545286 1.132926 1.084493 1.128106 1.057268 1.086496 NaN NaN NaN
OP3 4.448450 1.716718 1.458257 1.232079 1.036860 1.120010 1.060577 NaN NaN NaN NaN
OP4 4.568002 1.547052 1.711784 1.072518 1.087360 1.047076 NaN NaN NaN NaN NaN
OP5 2.564198 1.872956 1.361545 1.174217 1.138315 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP6 3.365588 1.635679 1.369162 1.236443 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP7 2.922798 1.878099 1.439393 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP8 3.953288 2.015651 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP9 3.619179 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Weighted Average 3.490607 1.747333 1.457413 1.173852 1.103824 1.086269 1.053874 1.076555 1.017725 inf NaN
我需要这样的数据框：
DP 1 DP 2 DP 3 DP 4 DP 5 DP 6 DP 7 DP 8 DP 9
OP 1 43,189 47,051 55,673 9,049 30,492 5,910 632 662 -
OP 2 140 82 16,756 5,616 1,420 7,211 54 486
OP 3 2,66,530 1,211 2 10,968 17,874 4,705 208
OP 4 3,60,548 56,914 1,42,030 38,584 1,092 6,731
OP 5 3,80,334 17,933 19,561 0 4,048
OP 6 6,191 16,621 16,984 11,697
OP 7 1,42,127 22,032 786
OP 8 76,955 1,02,314
OP 9 6,227
OP 10
我必须使用公式得到上面的三角形 要获得结果三角形的第一个值（43189）是 = 357848*(3.143200-3.490607)^2 要获得结果三角形的第二个值（140）是 = 352118*(3.510582-3.490607)^2 等等..， 而且我必须切换到所有列，并且每列数据都是唯一的公式。
答案 0 :(得分：1)
让我们首先从第一个数据帧（我假设它叫做 df1）创建一个新的数据帧，省略最后一列和最后两行：
df_new = df1.loc[:, :'DP10'][:-2].copy()
然后我们遍历列并对每列进行计算（假设您的第二个数据框称为 df2），同时使用 Weighted Average 访问 df2[colname][-1]，因为它是 { 中的最后一项{1}} 的列：
df2这将输出：
| DP1 | DP2 | DP3 | DP4 | DP5 | DP6 | DP7 | DP8 | DP9 | DP10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OP1 | 43189 | 47051 | 55673 | 9048 | 30491 | 5910 | 632 | 662 | 0 | nan |
| OP2 | 140 | 82 | 16756 | 5617 | 1420 | 7211 | 54 | 486 | nan | nan |
| OP3 | 266529 | 1211 | 2 | 10968 | 17874 | 4705 | 208 | nan | nan | nan |
| OP4 | 360548 | 56914 | 142030 | 38584 | 1092 | 6731 | nan | nan | nan | nan |
| OP5 | 380335 | 17933 | 19561 | 0 | 4048 | nan | nan | nan | nan | nan |
| OP6 | 6191 | 16621 | 16984 | 11697 | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| OP7 | 142127 | 22032 | 786 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| OP8 | 76955 | 102313 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| OP9 | 6227 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| OP10 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |