Python 在其他列上匹配pandas.DataFrame.mul

我有一个数据帧（忽略数据帧的索引）

还有熊猫系列

Ind
1    1.208333
2    0.857143
dtype: float64

---

我想将DataFrame的Val列的每个元素与具有相同Ind值的序列元素相乘。我将如何处理这个问题？pandas.DataFrame.mul仅在索引上匹配，但我不想转换数据帧。

看起来像

pandas.DataFrame.join

可以解决您的问题：

temp = df.join(the_series,on='Ind', lsuffix='_orig')
df['ans'] = temp.Val*temp.Ind

输出

    Tab  Ind  Com  Val        ans
4   BAS    1    1   10  12.083330
5   BAS    1    2    5   6.041665
6   BAS    2    1   20  17.142860
8   AIR    1    1    5   6.041665
9   AIR    1    2    2   2.416666
11  WTR    1    1    2   2.416666
12  WTR    2    1    1   0.857143

或者使用更紧凑的语法（）

---

看起来像

pandas.DataFrame.join

可以解决您的问题：

temp = df.join(the_series,on='Ind', lsuffix='_orig')
df['ans'] = temp.Val*temp.Ind

输出

    Tab  Ind  Com  Val        ans
4   BAS    1    1   10  12.083330
5   BAS    1    2    5   6.041665
6   BAS    2    1   20  17.142860
8   AIR    1    1    5   6.041665
9   AIR    1    2    2   2.416666
11  WTR    1    1    2   2.416666
12  WTR    2    1    1   0.857143

或者使用更紧凑的语法（）

缩短行：-）

df1['New']=df1.Ind.map.values*df1.Val

缩短行：-）

df1['New']=df1.Ind.map.values*df1.Val