Pandas中基于列值的条件乘法

我有一个数据框，如下所示：

index  client year  value
  1      A    2011    5
  2      A    2012    10
  ...
  8      A    2018    7
  9      B    2011    14
  10     B    2012    54
  ...
  ...    Z    2011    5

2011  2
2012  2.5
2013  3
2014  3.5
...
2018  5.5

我需要使用与年份相关的值乘以这些值。我有以下系列：

index  client year  value
  1      A    2011    5
  2      A    2012    10
  ...
  8      A    2018    7
  9      B    2011    14
  10     B    2012    54
  ...
  ...    Z    2011    5

2011  2
2012  2.5
2013  3
2014  3.5
...
2018  5.5

我需要将所有年份的值乘以这些与年份相关的值。例如，它看起来像

index  client year  value
  1      A    2011    10
  2      A    2012    25
 ...etc

---

现在我写了一个循环来实现这一点，但它远远不够优雅和高效。如何高效、优雅地执行此操作？

使用

reindex

df.value*=s.reindex(df.year).values
df
Out[44]: 
   index client  year  value
0      1      A  2011   10.0
1      2      A  2012   25.0

---

如果您的系列看起来像：

>>> s
0
2011    2.0
2012    2.5
2013    3.0
2014    3.5
2018    5.5
Name: 1, dtype: float64

然后，您可以使用

map

：

df['value'] = df['value'].mul(df.year.map(s))

你会得到：

>>> df
   index client  year  value
0      1      A  2011   10.0
1      2      A  2012   25.0
2      8      A  2018   38.5
3      9      B  2011   28.0
4     10      B  2012  135.0
....

---

这也是一个很好的解决方案。谢谢