熊猫：两个数据帧的元素相乘

我知道如何在两个熊猫数据帧之间进行逐元素乘法。但是，当两个数据框的尺寸不兼容时，情况会变得更加复杂。例如下面df * df2很简单，但df * df3一个问题：熊猫：两个数据帧的元素相乘

df = pd.DataFrame({'col1' : [1.0] * 5, 
        'col2' : [2.0] * 5, 
        'col3' : [3.0] * 5 }, index = range(1,6),) 
df2 = pd.DataFrame({'col1' : [10.0] * 5, 
        'col2' : [100.0] * 5, 
        'col3' : [1000.0] * 5 }, index = range(1,6),) 
df3 = pd.DataFrame({'col1' : [0.1] * 5}, index = range(1,6),) 

df.mul(df2, 1) # element by element multiplication no problems 

df.mul(df3, 1) # df(row*col) is not equal to df3(row*col) 
    col1 col2 col3 
1 0.1 NaN NaN 
2 0.1 NaN NaN 
3 0.1 NaN NaN 
4 0.1 NaN NaN 
5 0.1 NaN NaN

在上述情况下，我怎么能乘以df3.col1 DF的每列？

我尝试：我试图复制df3.col1len(df.columns.values)次得到一个数据帧是相同的尺寸df的：

df3 = pd.DataFrame([df3.col1 for n in range(len(df.columns.values)) ]) 
df3 
     1 2 3 4 5 
col1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 
col1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 
col1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1

但是这造成尺寸3 * 5的数据帧，而我5 * 3后。我知道我可以用df3.T()转置来获得我需要的东西，但我认为这不是最快的方法。

来源

2014-01-09 Rhubarb

In [161]: pd.DataFrame(df.values*df2.values, columns=df.columns, index=df.index) 
Out[161]: 
    col1 col2 col3 
1 10 200 3000 
2 10 200 3000 
3 10 200 3000 
4 10 200 3000 
5 10 200 3000

来源

2014-01-09 14:36:34 unutbu

谢谢unutbu。'pd.DataFrame（df.values * df3.values，columns = df.columns，index = df.index）'也保留索引，对吧？ – Rhubarb

是的，没错。 – unutbu

另一种方法是创建列的列表，并加入他们的行列：

cols = [pd.DataFrame(df[col] * df3.col1, columns=[col]) for col in df] 
mul = cols[0].join(cols[1:])

来源

2014-01-09 14:49:17

更简单的方法做，这是刚刚乘你想保持的价值观，其colnames数据帧（即numpy的阵列）的其他，如下所示：

In [63]: df * df2.values 
Out[63]: 
    col1 col2 col3 
1 10 200 3000 
2 10 200 3000 
3 10 200 3000 
4 10 200 3000 
5 10 200 3000

这样您就不必编写所有新的数据框样板文件。

来源

2016-05-06 06:05:00

这个工作对我来说：

mul = df.mul(df3.c, axis=0)

或者，当你想减（分），而不是：

sub = df.sub(df3.c, axis=0) 
div = df.div(df3.c, axis=0)

作品也有nan在DF（例如，如果您将此到df：df.iloc[0]['col2'] = np.nan)

来源

2017-09-22 09:16:34

熊猫：两个数据帧的元素相乘

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