Python 将两个列名称相同但索引不同的数据帧相乘

我有两个数据框，一个是数据框，一个是预测假设列表。列名对应，但索引级别不对应（按设计）。请演示如何将df1中的A、B和C列与df2中的相关列相乘，如下面的示例所示，，并使原始数据帧（也称为D列）的其余部分保持完整。谢谢

df1list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
df2list=[2017]
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'), index=list(df1list))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(1,4,size=(1, 3)), columns=list('ABC'), index=list(df2list))

因此，要覆盖，您可以执行以下操作：

df.loc[:,['A','B','C']] = df[['A','B','C']] * df2.values

df[df2.columns] *= df2.values

我想，为了更具程序性，您可以：

df.loc[:,['A','B','C']] = df[['A','B','C']] * df2.values

df[df2.columns] *= df2.values

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不能只是从df1中删除D列。你给我的东西对我的例子有效，但对我的实际数据无效，这意味着我需要重新思考这个问题。不过，我要感谢你的回答：）