Python 将数据帧乘以不同形状的数据帧（或系列）

我有这样的数据框架：

1  2  1  3  1  4
2  4  5  1  1  4
1  3  5  3  1  4
1  3  1  3  1  4

另一个像这样的

1  1  0  0  0  0

我想把它们乘以我得到的

1  2  0  0  0  0
2  4  0  0  0  0
1  3  0  0  0  0
1  3  0  0  0  0

---

因此，第二个df中的每列值都是1，每列值都是1，而第一个数据帧中的所有列值都是0。

可能最容易使用底层数组，让

numpy

发挥它的广播魔力：

>>> df1.values * df2.values
array([[1, 2, 0, 0, 0, 0],
       [2, 4, 0, 0, 0, 0],
       [1, 3, 0, 0, 0, 0],
       [1, 3, 0, 0, 0, 0]])

您可以使用以下方法将其放回到与

df1

列相同的数据帧中：

>>> pd.DataFrame(df1.values * df2.values, columns=df1.columns)
   0  1  2  3  4  5
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0

或者如果您不介意覆盖

df1

：

>>> df1[:] = df1.values * df2.values
>>> df1
   0  1  2  3  4  5
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0

或者，如果您愿意，您可以使用

np.broadcast\u to

，享受一些乐趣：

>>> df1*np.broadcast_to(df2,df1.shape)
   0  1  2  3  4  5
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0

---

使用

pandas

mul

df1.mul(df2.T[0])
Out[22]: 
   1  2  3  4  5  6
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0