熊猫数据帧按列相乘，索引匹配答案

【问题标题】：pandas dataframe multiplication by column, with index matched熊猫数据帧按列相乘，索引匹配
【发布时间】：2017-11-21 11:53:19
【问题描述】：

df1=pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),index=list("ABCDEF"),columns=list("XYZ"))
df2=pd.DataFrame(np.random.randn(6,1),index=list("ABCDEF"))

我想将 df1 的每一列与 df2 相乘，并按索引标签匹配。这意味着：

df1["X"]*df2
df1["Y"]*df2
df1["Z"]*df2

输出将具有 df1 的索引和列。

我该怎么做？试了好几种方法，还是不行……

【问题讨论】：

标签： python pandas multiplication

【解决方案1】：

使用mul函数和多个DataFrame by Series（列）使用iloc按位置选择：

print(df1.mul(df2.iloc[:,0], axis=0))
          X         Y         Z
A -0.577748  0.299258 -0.021782
B -0.952604  0.024046 -0.276979
C  0.175287  2.507922  0.597935
D -0.002698  0.043514 -0.012256
E -1.598639  0.635508  1.532068
F  0.196783 -0.234017 -0.111166

详情：

print(df2.iloc[:, 0])
A   -2.875274
B    1.881634
C    1.369197
D    1.358094
E   -0.024610
F    0.443865
Name: 0, dtype: float64

【讨论】：

我想对 df1 中的每一列都执行此操作，而不指定列名，并将结果连接到与 df1 共享相同索引和列名的新数据帧中。
这行得通。但这实际上与我尝试的非常接近。我的问题是：为什么我必须使用 df2.iloc[:,0] 而不是 df2？
因为列名不同。如果更改df2=pd.DataFrame(np.random.randn(6,1),index=list("ABCDEF"), columns=['X']) 然后print(df1 * df2) 它只匹配列X 和X。但是如果需要多个列，则需要列中的Series。
如果我有：df2=pd.DataFrame(np.random.randn(6,2),index=list("ABCDEF"),columns=list("JK")) 和我想让 df1*df2 生成一个带有 index=list("ABCDEF") 和hierarchy columns=[["XYZ"],["JK"]]的数据框？@jezrael
@edge27 - 你觉得print (pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=('a','b'))) 吗？

【解决方案2】：

您可以使用apply 将 df1 中的每一列与 df2 相乘。

df1.apply(lambda x: x * df2[0], axis=0)

          X         Y         Z
A -0.437749  0.515611 -0.870987
B  0.105674  1.679020 -0.693983
C  0.055004  0.118673 -0.028035
D  0.704775 -1.786515 -0.982376
E  0.109218 -0.021522 -0.188369
F  1.491816  0.105558 -1.814437

【讨论】：

如果列/行数很大，这将无法很好地扩展。
我原以为它可以随行很好地缩放，因为应用是沿列的？是的，许多列不能很好地扩展，但这是一种不寻常的情况，海报没有说明规模。