Python Pandas-使用每行元素的点积创建新的DataFrame列

我试图获取一个现有的数据帧并附加一个新列

假设我有这个数据帧（只是一些随机数）：

我想创建一个新的列“f”，它将每一行乘以一个“costs”向量，例如[1,0,0,0]。因此，对于第0行，f列中的输出应为2.847674

以下是我目前使用的函数：

def addEstimate (df, costs): 
   row_iterator = df.iterrows()

   for i, row in row_iterator:
      df.ix[i, 'f'] = np.dot(costs, df.ix[i])

我用一个15个元素的向量，超过20k行，我发现这是一个超级重复的慢（半小时）。我怀疑使用

iterrows

和

ix

效率低下，但我不确定如何纠正这一点

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有没有一种方法可以一次将其应用于整个数据帧，而不是通过行循环？或者您有其他建议来加速此过程吗？

您可以使用

df['f']=df.dot（costs）

创建新列

dot

已经是一种数据帧方法：将它作为一个整体应用于数据帧将比在数据帧上循环并将

np.dot

应用于单个行快得多

例如：

>>> df # an example DataFrame
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1  12  13  14  15  16
2  24  25  26  27  28
3  36  37  38  39  40

>>> costs = [1, 0, 0, 0, 2]
>>> df['f'] = df.dot(costs)
>>> df
    a   b   c   d   e    f
0   0   1   2   3   4    8
1  12  13  14  15  16   44
2  24  25  26  27  28   80
3  36  37  38  39  40  116

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熊猫也有点功能。做

df['dotproduct'] = df.dot(costs)

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你想干什么？

看来ajcr比我先干了！谢谢，这比我想象的要简单得多。

df['dotproduct'] = df.dot(costs)