使用Python数据帧的乘法

这可能是一个愚蠢的问题，但我正在尝试将两个数据帧相乘，一个是100x2形状（100行2列），另一个是2x1形状。第一个数据帧为（仅打印磁头，有100行2列，即X0和X1）：-

另一个数据帧是一个参数向量&我称它为θ，有两列0和1

Theta=pd.DataFrame(np.zeros((1, 2)))
print("printing initialized Theta:\n",Theta)

输出是=

  0         1
0  0.0      0.0

如您所见，它的大小为1x2。现在，我对这个θ数据帧进行转置，它变成：

theta1=theta.transpose()
print("printing theta transponse:\n",theta1)

结果是：-

   0
0  0.0
1  0.0

但是，当我使用以下公式将第一个数据帧X乘以θ1时：

predict=X.mul(theta1,axis=1)

我得到的输出是（仅打印磁头）：

正如您所看到的，当我期望它是100x1时，它现在已经变成了100x3数据帧。 看起来数据帧毕竟不能基于矩阵乘法进行乘法。我怎样才能把它做好？。我应该把它转换成numpy.matrix，然后进行矩阵乘法吗

两个故障点

您想使用而不是

mul

Theta

的索引未与

X

对齐。因此，您需要将

Theta

的列名与

X

的列名对齐

试试这个

Theta.columns = X.columns
X.dot(Theta.T)

     0
0  0.0
1  0.0
2  0.0
3  0.0
4  0.0

---

.dor对齐您不需要的.values（事实上您很少需要它）；这不是惯用的方法，你的最后一部分是惯用的方法（或者更好的是像那样构造θ）；使用.values根本不是惯用用法，几乎不应该这样used@Jeff知道了。我会相应地调整答案。也许我看的地方不对，但我在这里找不到dataframe.dot（）方法：-@sunny

   X0          X1   0
0  0.0         0.0  0.0
1  0.0         0.0  0.0
2  0.0         0.0  0.0
3  0.0         0.0  0.0
4  0.0         0.0  0.0 
(100, 3)

Theta.columns = X.columns
X.dot(Theta.T)

     0
0  0.0
1  0.0
2  0.0
3  0.0
4  0.0