如何根据行索引和列名在两个数据框之间设置多个值？答案

【问题标题】：How to multiple values between two dataframes based on row index and column name?如何根据行索引和列名在两个数据框之间设置多个值？
【发布时间】：2019-03-09 17:54:06
【问题描述】：

我有两个数据框：

DF1

            GOOG AAPL XOM  IBM  Cash
Date                               
2009-01-14  NaN  150  NaN  NaN  NaN
2009-01-21  NaN  -150 NaN  400  NaN

DF2

           GOOG AAPL  XOM  IBM Cash
Date                               
2009-01-14  NaN  100  NaN  NaN  NaN
2009-01-21  NaN  30   NaN  15   NaN

如何将它们相乘，以便创建一个如下所示的新 DF：我基本上是在尝试查看DF1，看看索引和列是否存在于DF2中，如果存在，则将它们相乘。

请务必注意，DF1 和 DF2 的索引可能并不完全相同。所以答案必须考虑到这一点。

           GOOG AAPL   XOM  IBM Cash
Date                               
2009-01-14  NaN  15000 NaN  NaN  NaN
2009-01-21  NaN  -4500 NaN  6000 NaN

【问题讨论】：

是否要乘以相应的行？还是日期相同的行？
仅日期索引相同的行。两个数据文件的日期可能不同

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用concat 和groupby.prod：

df = pd.concat([df1,df2])
df.groupby(df.index).prod(min_count=1)
            GOOG   AAPL  XOM     IBM  Cash
Date                                      
2009-01-14   NaN  15000  NaN     NaN   NaN
2009-01-21   NaN  -4500  NaN  6000.0   NaN

【讨论】：

如果索引（日期）不同，concat 是否有效？ df2 中的日期不会出现在 df1 中
@Shahab 是的，他们会的。不同的日期会在groupby.prod的结果中形成不同的分组。
刚刚试了一下。这似乎不起作用。而是在另一个 df 之上添加一个 df
@Shahab 你能提供更多细节吗？
这是我打印代码时的标题栏：AAPL GOOG IBM Order Shares Symbol XOM

【解决方案2】：

使用DataFrame.mul 应该处理索引：

df1.mul(df2)

【讨论】：