pandas:两个数据帧的元素乘法
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,事情就变得更加复杂。例如,下面df * df2
是简单明了df *
df3的问题,但是:
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, ?
我尝试复制df3.col1
len(df.columns.values)
时间以获得与以下维度相同的数据框df
:
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
但这会创建一个尺寸为3 * 5的数据框,而我在5 * 3之后。我知道我可以随心所欲df3.T()
地获取所需的东西,但是我认为这不是最快的方法。
回答:
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
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