Python 使用相同大小和索引乘以数据帧

我有一个问题，用相同数量的列和行乘以2个数据帧，如下所示。两者都用float64数据类型填充。它输出一个空的数据帧。任何捐款都可以

pos

数据帧：

          2019-03-01    2019-03-02    2019-03-03    
currency                                                                                                                                  
1WO       2.600000e+02  2.600000e+02  2.600000e+02  
ADH       8.219730e+02  8.219730e+02  8.219730e+02

timestamp      2019-03-01  2019-03-02  2019-03-03  
currency                                                                                                                                                       
1WO            1.8140      1.7230      1.7250      
ADH            0.2425      0.2465      0.2387

c_价格

dataframe:

          2019-03-01    2019-03-02    2019-03-03    
currency                                                                                                                                  
1WO       2.600000e+02  2.600000e+02  2.600000e+02  
ADH       8.219730e+02  8.219730e+02  8.219730e+02

timestamp      2019-03-01  2019-03-02  2019-03-03  
currency                                                                                                                                                       
1WO            1.8140      1.7230      1.7250      
ADH            0.2425      0.2465      0.2387

我的代码：

jpy_bal = pos * c_price 

df.columns.dtype

两个df的输出：

object

2019-03-01    float64
2019-03-02    float64
2019-03-03    float64
2019-03-04    float64
2019-03-05    float64
           ...   
2019-11-01    float64
2019-11-02    float64
2019-11-03    float64
2019-11-04    float64
2019-11-05    float64
Length: 250, dtype: object

df.dtypes

两个df的输出：

object

2019-03-01    float64
2019-03-02    float64
2019-03-03    float64
2019-03-04    float64
2019-03-05    float64
           ...   
2019-11-01    float64
2019-11-02    float64
2019-11-03    float64
2019-11-04    float64
2019-11-05    float64
Length: 250, dtype: object

---

您可以这样做：

jpy_bal = pd.DataFrame(pos.values * c_price.values, columns=pos.columns, index=pos.index)

---

我认为列中有不同的数据类型：

print (pos.columns.dtype) 
print (c_price.columns.dtype)

pos.columns = pd.to_datetime(pos.columns)
c_price.columns = pd.to_datetime(c_price.columns)
jpy_bal = pos * c_price

因此，需要将它们转换为相同的数据类型，以下是列中的

DatetimeIndex

：

print (pos.columns.dtype) 
print (c_price.columns.dtype)

pos.columns = pd.to_datetime(pos.columns)
c_price.columns = pd.to_datetime(c_price.columns)
jpy_bal = pos * c_price

另一个问题应该是不同的索引值-可能是尾随空格：

pos.index = pod.index.str.strip()
c_price.index = c_price.index.str.strip()

---

另一个想法是通过numpy阵列进行多重化：

jpy_bal = pos * c_price.values 

或：

---

什么是打印（pos.columns.dtype）打印（c_price.columns.dtype）？@jezrael我想你已经发布了一些东西，但它已经不见了。它帮助了我。它应该在这里。嗯，我脑子里想的一切都在回答…@jezrael我想一开始这也可能是dtype。但请查看我的编辑以进行数据类型检查。这两个df都是相同的。这个输出告诉我问题不是dtype，而是您的解决方案工作时的问题。这里的理由是什么？那么如果使用

pos.columns=pd.to\u datetime（pos.columns）c\u price.columns=pd.to\u datetime（c\u price.columns）

会有帮助吗？