Python 将数据帧中的所有列彼此相乘

我有一个pandas数据框，有30列，大约250k行，我想扩展它，包括所有变量的相乘

目前我正在做下面的工作，它工作正常，但速度非常慢。有没有更好的方法达到同样的效果

import itertools
for p in itertools.combinations(range(1,30),2): #First column is an id, so not included
    newColName = df.columns[p[0]] + '*' + df.columns[p[1]] #Create the name of the column
    df[newColName] = df[[p[0]]].values * df[[p[1]]].values

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您可以使用

numpy.repeat

和

numpy.tile

，然后将两个元素相乘：

>>> df
    A    B
0 -41   55
1 -17  -53
2 -33 -130
>>> np.repeat(df.values, 2, axis=1)
array([[ -41.,  -41.,   55.,   55.],
       [ -17.,  -17.,  -53.,  -53.],
       [ -33.,  -33., -130., -130.]])
>>> np.tile(df.values, 2)
array([[ -41.,   55.,  -41.,   55.],
       [ -17.,  -53.,  -17.,  -53.],
       [ -33., -130.,  -33., -130.]])

列的名称映射类似：

>>> [x+y for x, y in zip(np.repeat(df.columns, 2), np.tile(df.columns, 2))]
['AA', 'AB', 'BA', 'BB']

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它基本上与您的代码非常相似，但我在重写代码时获得了显著的加速，如下所示

In [185]: from string import ascii_lowercase

In [186]: df_base = pd.DataFrame({l:range(250000) for l in ascii_lowercase})

In [173]: %%time
     ...: df = df_base.copy()
     ...: for pair in combinations(df.columns, 2):
     ...:     new_col = '*'.join(pair)
     ...:     df[new_col] = df[pair[0]] * df[pair[1]]
Wall time: 10.5 s

我认为主要的区别在于乘法是

df[a]*d[b]

，而不是

df[[a]]]*df[[b]

，下面的一些代码显示了速度上的差异示例

In [199]: %timeit df['a'] * df['b']
1000 loops, best of 3: 1.88 ms per loop

In [200]: %timeit df[['a']] * df[['b']]
1 loops, best of 3: 21.3 ms per loop