将python中索引相似的两个数据帧相乘

我有两个数据帧，我想把它们乘以索引。最好的方法是什么？ 注意：列名是不同的

df1 = pd.DataFrame([(1,2,3),(3,4,5),(5,6,7)], columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C'])
df1
   a  b  d
A  1  2  3
B  3  4  5
C  5  6  7

df2 = pd.DataFrame([(10,20,30)], columns=['A','B','C'],index = ['ss'])
df2 = df2.transpose()
df2
   ss
A  10
B  20
C  30

输出数据帧：

     a   b   d
A   10  20  30
B   60  80 100
C  150 180 210

---

一种方法是在Numpy数组上进行乘法，如

In [8]: pd.DataFrame(df1.values*df2.values,
                      columns=['a','b','d'], index = ['A', 'B','C'])
Out[8]:
     a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

调用并将序列转换为列表并传递

axis=0

，通过转换为列表，我们忽略索引/列名的任何对齐错误：

In [74]:

df1.mul(list(df2['ss']), axis=0)
Out[74]:
     a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

编辑

无需转换为列表，只需直接访问该系列：

In [75]:

df1.mul(df2['ss'], axis=0)
Out[75]:
     a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

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如果要将一列DF相乘而不考虑其列名，最好将其设为一个系列，这可以通过

.squence（）

方法实现。然后：

>>> df1.mul(df2.squeeze(), axis='index')
      a    b    d
A   10   20   30
B   60   80  100
C  150  180  210

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要获取以下输出数据帧，如上所述：

   a    b    d
A  10   20   30
B  60   80   100
C  150  180  210

。。。执行以下操作：

df3 = pandas.DataFrame(df1.values*df2.values, columns=df1.columns, index=df1.index)

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这将执行逐列乘法。

如果矩阵和向量（df2）不共享相同的索引，这将产生错误。请尝试：df2=pd.DataFrame（[（10,20,30）]，列=['A'，'C'，'D']，索引=['ss']）。T@AlexanderOP特别发布了两个df具有与@EdChum相同指示等级的示例。即使使用@Alexander的示例，您仍然可以删除不匹配的索引，对吗

df1.mul（df2['ss']，axis='index'）.dropna（）

@Alexander通过使用该示例df，发布的答案都不正确，只是指出如果它们不同，此解决方案将不起作用@BrenBarn的解决方案使用替代df2定义。