Python 有没有办法乘';熊猫';基于相同列或索引的数据帧?

Python 有没有办法乘';熊猫';基于相同列或索引的数据帧?,python,pandas,Python,Pandas,例如,我有两个表: pA_B_array=np.array([[0.9,0.8,0.3],[0.1,0.2,0.7]]) pA_B=pd.DataFrame(pA_B_array,index=['A=F','A=T'],columns=['B=n','B=m','B=s']).stack() pB_array=np.array([[0.97],[0.01],[0.02]]) pB = pd.DataFrame(pB_array,index=['B=n','B=m','B=s']) A=F B=

例如,我有两个表:

pA_B_array=np.array([[0.9,0.8,0.3],[0.1,0.2,0.7]])
pA_B=pd.DataFrame(pA_B_array,index=['A=F','A=T'],columns=['B=n','B=m','B=s']).stack()
pB_array=np.array([[0.97],[0.01],[0.02]])
pB = pd.DataFrame(pB_array,index=['B=n','B=m','B=s'])
A=F  B=n    0.9
     B=m    0.8
     B=s    0.3
A=T  B=n    0.1
     B=m    0.2
     B=s    0.7
dtype: float64
        0
B=n  0.97
B=m  0.01
B=s  0.02
我会根据相同的标签或相同的索引将它们相乘,得到:

A=F  B=n    0.9*0.97
     B=m    0.8*0.01
     B=s    0.3*0.02
A=T  B=n    0.1*0.97
     B=m    0.2*0.01
     B=s    0.7*0.02
有什么优雅的方法吗?

您可以调用
pB
并传入
pA_B
并传递参数
level=1
以匹配该索引级别和
axis=0
,因此它是按行执行的:

In [255]:

pB.mul(pA_B, level=1, axis=0)
Out[255]:
             0
A=F B=n  0.873
    B=m  0.008
    B=s  0.006
A=T B=n  0.097
    B=m  0.002
    B=s  0.014

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