在python熊猫中乘以两个具有相似索引的数据帧

我有两个数据帧，我想通过索引来乘以它们。什么是最好的方法来做到这一点？注意：列名称不同。在python熊猫中乘以两个具有相似索引的数据帧

df1 = pd.DataFrame([(1,2,3),(3,4,5),(5,6,7)], columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C']) 
df1 
    a b d 
A 1 2 3 
B 3 4 5 
C 5 6 7 

df2 = pd.DataFrame([(10,20,30)], columns=['A','B','C'],index = ['ss']) 
df2 = df2.transpose() 
df2 
    ss 
A 10 
B 20 
C 30

输出数据帧：

 a b d 
A 10 20 30 
B 60 80 100 
C 150 180 210

来源

2015-04-24 cryp

呼叫mul和系列转换到一个列表，并通过axis=0，通过转换为列表我们忽略索引/列名称的任何对齐错误：

In [74]: 

df1.mul(list(df2['ss']), axis=0) 
Out[74]: 
    a b d 
A 10 20 30 
B 60 80 100 
C 150 180 210

编辑

无需转换到一个列表只是直接访问系列：

In [75]: 

df1.mul(df2['ss'], axis=0) 
Out[75]: 
    a b d 
A 10 20 30 
B 60 80 100 
C 150 180 210

来源

2015-04-24 20:21:58 EdChum

试一下：df2 = pd.DataFrame（[（10,20,30）]，columns = ['A'，'C'，'D']，index = ['ss']）T – Alexander

@Alexander the OP特别发布了两个df具有相同索引的示例 – EdChum

同意@EdChum在这里。即使用@亚历山大的例子，你仍然可以放弃不匹配的索引吗？ 'df1.mul（df2 ['ss']，axis ='index'）。dropna（）' – Zero

的一种方法是对numpy的阵列乘以像

In [8]: pd.DataFrame(df1.values*df2.values, 
         columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C']) 
Out[8]: 
    a b d 
A 10 20 30 
B 60 80 100 
C 150 180 210

来源

2015-04-24 20:18:38 Zero

如果矩阵和向量（df2）不共享相同的索引，将会产生错误。 – Alexander

好点。 @ EdChum的解决方案是一种更简洁的方式。 – Zero

如果你想乘一列DF不其列名称方面，它的更好使其成为一个系列，你可以用.squeeze()方法做到这一点。然后：

>>> df1.mul(df2.squeeze(), axis='index') 
     a b d 
A 10 20 30 
B 60 80 100 
C 150 180 210

来源

2015-04-24 20:23:05 BrenBarn

为了得到下面的输出数据帧，如上：

a b d 
A 10 20 30 
B 60 80 100 
C 150 180 210

...执行以下命令：

df3 = pandas.DataFrame(df1.values*df2.values, columns=df1.columns, index=df1.index)

此进行逐列相乘。

来源

2015-04-24 20:30:25 benjamin

在python熊猫中乘以两个具有相似索引的数据帧

回答

相关问题