将系列乘以元组答案

【问题标题】：Multiply series by tuple将系列乘以元组
【发布时间】：2020-10-04 15:03:25
【问题描述】：

如何将系列与tuple 相乘，系列中的每个值将乘以tuple 中的每个值。

我编写了一个代码示例来向您展示预期结果的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

def main():
    s = pd.Series(data=np.around(a=np.random.uniform(size=10), decimals=3))
    t = (2, 3, 5, 7)
    print(s)

if __name__ == '__main__':
    main()

我的输出：

0    0.709
1    0.567
2    0.894
3    0.660
4    0.348
5    0.465
6    0.974
7    0.832
8    0.888
9    0.265
dtype: float64

我需要得到这个结果：

0    (1.418, 2.127, 3.545, 4.963)
1    (1.134, 1.701, 2.835, 3.969)
2    (..., ..., ..., ...)
3    (..., ..., ..., ...)
4    (..., ..., ..., ...)
5    (..., ..., ..., ...)
6    (..., ..., ..., ...)
7    (..., ..., ..., ...)
8    (..., ..., ..., ...)
9    (..., ..., ..., ...)
dtype: float64

【问题讨论】：

标签： python pandas series

【解决方案1】：

试试

import numpy as np
import pandas as pd

def main():
    s = pd.DataFrame(data=np.around(a=np.random.uniform(size=10), decimals=3))
    t = (2, 3, 5, 7)
    s[0] = s[0].apply(lambda x: tuple([(x *  y) for y in t]))
    print(s)

if __name__ == '__main__':
    main()

输出

0           (1.168, 1.7519999999999998, 2.92, 4.088)
1           (1.332, 1.9980000000000002, 3.33, 4.662)
2                       (1.254, 1.881, 3.135, 4.389)
3  (1.372, 2.0580000000000003, 3.43, 4.8020000000...
4          (0.846, 1.269, 2.1149999999999998, 2.961)
5          (0.386, 0.579, 0.9650000000000001, 1.351)
6          (1.528, 2.292, 3.8200000000000003, 5.348)
7                            (0.64, 0.96, 1.6, 2.24)
8                        (1.75, 2.625, 4.375, 6.125)
9                       (1.234, 1.851, 3.085, 4.319)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试：

>>> s.apply(lambda x: tuple(x*np.array(t)))

为了避免列表理解和循环

【讨论】：

【解决方案3】：

s = pd.Series(data=np.around(a=np.random.uniform(size=10), decimals=3))
t = (2, 3, 5, 7)
s = pd.Series([i for i in zip(*[s*i for i in t])])
s

输出：

0    (1.162, 1.7429999999999999, 2.905, 4.067)
1    (1.746, 2.6189999999999998, 4.365, 6.111)
2                  (0.516, 0.774, 1.29, 1.806)
3                      (1.68, 2.52, 4.2, 5.88)
4                  (1.048, 1.572, 2.62, 3.668)
5                  (0.412, 0.618, 1.03, 1.442)
6                 (1.426, 2.139, 3.565, 4.991)
7    (1.162, 1.7429999999999999, 2.905, 4.067)
8    (0.652, 0.978, 1.6300000000000001, 2.282)
9                 (0.446, 0.669, 1.115, 1.561)
dtype: object

【讨论】：

【解决方案4】：

将元组转换为 NumPy 数组可以让您的工作更轻松。它只是将整个数组与 Series 中存在的元素相乘，然后您可以再次将 NumPy 数组转换为元组。尽管使用 numpy 数组处理更大尺寸的元组时多次转换效率不高。如果在处理 NumPy 数组的系列中不需要出现元组是一个很好的做法。下面的代码完成了这项工作。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    s = pd.Series(data=np.around(a=np.random.uniform(size=10), decimals=3))
    t = np.array((2, 3, 5, 7))
    s=pd.Series([tuple(x*t) for x in s]).

【讨论】：

【解决方案5】：

您可能希望使用 pandas DataFrame 来处理“二维”数据。您可以尝试以下方法：

import pandas as pd
import numpy as np


s = pd.Series(data=np.around(a=np.random.uniform(size=10), decimals=3))
t = (2, 3, 5, 7)

df = pd.DataFrame()

for i, value in enumerate(t):
    col = i
    df[col] = s * value

print(df)

此代码打印：

       0      1      2      3
0  1.640  2.460  4.100  5.740
1  1.544  2.316  3.860  5.404
2  1.556  2.334  3.890  5.446
3  0.710  1.065  1.775  2.485
4  1.816  2.724  4.540  6.356
5  0.778  1.167  1.945  2.723
6  0.628  0.942  1.570  2.198
7  0.800  1.200  2.000  2.800
8  0.538  0.807  1.345  1.883
9  1.520  2.280  3.800  5.320

【讨论】：