如何“乘以”python pandas 数据帧（就好像它们是向量一样）？答案

【问题标题】：How to "multiply" python pandas dataframes (as if they were vectors)?如何“乘以”python pandas 数据帧（就好像它们是向量一样）？
【发布时间】：2015-07-22 12:04:00
【问题描述】：

我正在学习熊猫。我有两个数据框：

df1 = 
quality1  value
A         1
B         2
C         3

df2 = 
quality2  value
D         1
E         10
F         100

我想将它们相乘（就像我可能使用向量来获得矩阵一样）。答案应该是：

df3 = 
quality1    quality2  value
A           D         1
            E         10
            F         100
B           D         2
            E         20
            F         200
C           D         3
            E         30
            F         300

我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

好吧，我一直在浏览文档并使用 dataframe.multiply() 没有成功......但是有一个简单的方法可以做到这一点吗？
您必须生成索引级别的元组并从元组对创建一个 df，然后您可以将这些值相乘
MultiIndex.from_product 似乎很有用...

标签： python matrix pandas multiplication

【解决方案1】：

这不是最漂亮的，但它会起作用：

>>> df1["dummy"] = 1
>>> df2["dummy"] = 1
>>> dfm = df1.merge(df2, on="dummy")
>>> dfm["value"] = dfm.pop("value_x") * dfm.pop("value_y")
>>> del dfm["dummy"]
>>> dfm
  quality1 quality2  value
0        A        D      1
1        A        E     10
2        A        F    100
3        B        D      2
4        B        E     20
5        B        F    200
6        C        D      3
7        C        E     30
8        C        F    300

在我们获得对笛卡尔连接的本机支持之前（吹口哨并移开视线..），在虚拟列上进行合并是获得相同效果的简单方法。中间帧看起来像

>>> dfm
  quality1  value_x  dummy quality2  value_y
0        A        1      1        D        1
1        A        1      1        E       10
2        A        1      1        F      100
3        B        2      1        D        1
4        B        2      1        E       10
5        B        2      1        F      100
6        C        3      1        D        1
7        C        3      1        E       10
8        C        3      1        F      100

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以使用scikit-learn中的cartesian函数：

from sklearn.utils.extmath import cartesian

# Your data:
df1 = pd.DataFrame({'quality1':list('ABC'), 'value':[1,2,3]})
df2 = pd.DataFrame({'quality2':list('DEF'), 'value':[1,10,100]})

# Make the matrix of labels:
dfm = pd.DataFrame(cartesian((df1.quality1.values, df2.quality2.values)), 
                   columns=['quality1', 'quality2'])

# Multiply values:
dfm['value'] = df1.value.values.repeat(df2.value.size) * pd.np.tile(df2.value.values, df1.value.size)

print dfm.set_index(['quality1', 'quality2'])

产量：

                   value
quality1 quality2       
A        D             1
         E            10
         F           100
B        D             2
         E            20
         F           200
C        D             3
         E            30
         F           300

【讨论】：