Pandas Dataframe 与 Series 的按列乘法（索引不匹配）

Question

我想使用 python 的 pandas 进行一些简单的矩阵计算，但在尝试进行以下简单乘法时遇到了一个问题：

df = df.mul(column, axis=1)

df 是一个 3x3 数据帧，如下所示：

                    441090707  441090801  441090408
        441090408   0.255061   0.202650   0.689114
        441090707   0.287952   0.218351   0.116750
        441090801   0.456987   0.578998   0.194136

虽然列是一个系列，看起来像：

            area
            441090707     179.727362
            441090801     698.939741
            441090408    1377.909774
            Name: Test, dtype: float64

乘法会引发 RuntimeWarning（在 'str' 和 'int' 的实例之间不支持'

                       441090707  441090801    ...      441090801  441090408
        441090408        NaN        NaN    ...            NaN        NaN
        441090707        NaN        NaN    ...            NaN        NaN
        441090801        NaN        NaN    ...            NaN        NaN

正如文档所述“不匹配的索引将合并在一起”，因此我的索引似乎存在问题。 但我不知道如何使系列索引与数据框列匹配。

（当我使用“column.values”时乘法有效，但这不是解决方案，因为系列的顺序可能会改变）

Answer 1

Pandas 在后台使用 numpy，因此您可以简单地将它们作为矩阵相乘。使用虚拟案例：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})
cl=pd.Series([1,2,3])
ans=df.values @ cl

您只需使用values 即可获取二维numpy 数组。

编辑

所以顶部并不是你想要的。你想要一个元素乘法，但问题是你的数据框和系列的索引有不同的顺序。由于使用values 有效，那么我认为这意味着您拥有相同数量的索引并且没有索引丢失。你只需要reindex你的专栏

ans=df.mul(cl.reindex(df.index).values,axis=1)