Python 将df乘以2个常数，创建2个dfs

我刚接触熊猫，目前有一个df，看起来像这样：

                  p1        p2        p3        p4
dates                                                 
2019-12-01  0.0000468  0.0000455    0.00004  0.0000323
2019-12-02  0.0000401  0.0000353  0.0000333  0.0000318

0    680.068
1    319.932
Name: constantValue, dtype: float64

另一个df看起来像这样：

                  p1        p2        p3        p4
dates                                                 
2019-12-01  0.0000468  0.0000455    0.00004  0.0000323
2019-12-02  0.0000401  0.0000353  0.0000333  0.0000318

0    680.068
1    319.932
Name: constantValue, dtype: float64

对于我来说，获取第一个df，将其乘以每个常数，并创建与第一个df相同形式的2个df，但将每个元素乘以的最快方法是什么

就效率而言，我应该分成两个dfs还是引入某种多索引

此外，常量数可能会更改，因此它可以返回3个常量，这将导致3个dfs，4个常量4个dfs等

---

任何建议都将不胜感激

您可以在常数表中循环 并创建一个动态数据帧，然后将其乘以常量值

在这里，我假设常量_df是包含常量的第二个数据帧 循环遍历它，列_name就是要用来使其唯一的列

for constant_df in constant:
  multi[constant['column_name']] = df # to create unique dataframe
  multi[constant['column_name']].select_dtypes(exclude=['object', 'datetime']) * constant['constant_value_column']

---

我没有尝试过这段代码，因此如果发生任何错误，请告诉我

好的，这样您就有了一个数据帧，您希望将其乘以不同系列的值（因为您的常量表看起来更像熊猫系列，而不是数据帧）

这里没有效率问题：

• 迭代一个序列很快
• 如果列数据类型与浮点乘法兼容，那么将数据帧与标量值相乘的速度很快（pandas或numpy字是可矢量化的）

在这里，您只有（据我猜测）浮点列和

日期的DatatimeIndex，这不会受到影响

IMHO最简单的方法是建立一个数据帧列表。假设原始数据帧为df，常数为系列常数：

df_list = [df * val for val in constants]

所以我应该在一个列表中有一个常数？那么这将为每次乘法输出一个数据帧列表？使用多索引而不是dfs列表是否有益？@Bob:否这将在每次乘法中输出一个数据帧。但是，在使用两个不同的变量来命名这两个新的数据帧时，我建议将这两个数据帧存储在一个列表中。这样，如果在常量表中添加第三行，则完全相同的代码将为您提供一个包含3个数据帧的列表。