pandas 将熊猫数据框和系列相乘，元素明智
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/39948935/
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Multiplying pandas dataframe and series, element wise
提问by wwl
Lets say I have a pandas series:
假设我有一个Pandas系列：
import pandas as pd
x = pd.DataFrame({0: [1,2,3], 1: [4,5,6], 2: [7,8,9] })
y = pd.Series([-1, 1, -1])
I want to multiply x and y in such a way that I get z:
我想用 x 和 y 相乘得到 z：
z = pd.DataFrame({0: [-1,2,-3], 1: [-4,5,-6], 2: [-7,8,-9] })
In other words, if element j of the series is -1, then all elements of the j-th row of x get multiplied by -1. If element k of the series is 1, then all elements of the j-th row of x get multiplied by 1.
换句话说，如果系列的元素 j 是 -1，那么 x 的第 j 行的所有元素都乘以 -1。如果系列的元素 k 为 1，则 x 的第 j 行的所有元素都乘以 1。
How do I do this?
我该怎么做呢？
回答by coder
You can do that:
你可以这样做：
>>> new_x = x.mul(y, axis=0)
>>> new_x
0 1 2
0 -1 -4 -7
1 2 5 8
2 -3 -6 -9
回答by Samuel Dare
You can multiply the dataframes directly.
您可以直接将数据帧相乘。
x * y
回答by Lawrence
Although this question is old, I'll add that if the function returns a bunch of nonsensical NaNs, you should multiply by the values of the series in question like so:
虽然这个问题很老，但我会补充说，如果函数返回一堆无意义的 NaN，你应该乘以有问题的系列的值，如下所示：
new_x = df.mul(s.values, axis=0)
回答by wwl
As Abdou points out, the answer is
正如阿卜杜指出的那样，答案是
z = x.apply(lambda col: col*y)
Moreover, if you instead have a DataFrame, e.g.
此外，如果你有一个 DataFrame，例如
y = pandas.DataFrame({"colname": [1,-1,-1]})
Then you can do
然后你可以做
z = x.apply(lambda z: z*y["colname"])
