python – 由不同形状的DataFrame(或系列)乘以DataFrame

我有这样的DataFrame：

1  2  1  3  1  4
2  4  5  1  1  4
1  3  5  3  1  4
1  3  1  3  1  4

另一个像这样

1  1  0  0  0  0

我希望将它们与我得到的相乘

1  2  0  0  0  0
2  4  0  0  0  0
1  3  0  0  0  0
1  3  0  0  0  0

所以发生的事情是,每秒在第二个df中带有1的列将每个值乘以1,每个列用零将第一个数据帧中的所有列都更改为0.

解决方法:

使用底层数组可能最简单,让numpy做广播魔术：

>>> df1.values * df2.values
array([[1, 2, 0, 0, 0, 0],
       [2, 4, 0, 0, 0, 0],
       [1, 3, 0, 0, 0, 0],
       [1, 3, 0, 0, 0, 0]])

您可以使用以下列将其放回到与df1具有相同列的数据框中：

>>> pd.DataFrame(df1.values * df2.values, columns=df1.columns)
   0  1  2  3  4  5
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0

或者,如果你不介意覆盖df1：

>>> df1[:] = df1.values * df2.values
>>> df1
   0  1  2  3  4  5
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0

或者,如果您愿意,可以使用np.broadcast_to获得一些乐趣：

>>> df1*np.broadcast_to(df2,df1.shape)
   0  1  2  3  4  5
0  1  2  0  0  0  0
1  2  4  0  0  0  0
2  1  3  0  0  0  0
3  1  3  0  0  0  0

标签：numpy-broadcasting,python,pandas,numpy
来源： https://codeday.me/bug/20190827/1746061.html