熊猫按元素的元素乘法

Question

我有两个数据框df1和df2：

df1 = pd.DataFrame({"a" : [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],

                    "b" : [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10,-11,-12],

                    "t" : [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]})

df1.index = [1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,5]

df2 = pd.DataFrame({"a" : [10,20,30],

                    "b" : [-10,-20,-30]})

df2.index = [2,3,4]

它们看起来像这样：

df1

    a   b   t

1   1  -1   1

1   2  -2   2

1   3  -3   3

2   4  -4   4

2   5  -5   5

2   6  -6   6

3   7  -7   7

3   8  -8   8

3   9  -9   9

4  10 -10  10

4  11 -11  11

5  12 -12  12

df2

    a   b

2  10 -10

3  20 -20

4  30 -30

所以 的列df2是的列的子集df1。我想将 的行df1与df2它们具有相同索引的行相乘，并且只保留由它们的索引之间的交集组成的行，即基本上

ls_keep = []

for i in range(len(df1)):

    for j in range(len(df2)):

        if df1.index[i] == df2.index[j]:

            df1.iloc[i]["a"] = df1.iloc[i]["a"] * df2.iloc[j]["a"]

            df1.iloc[i]["b"] = df1.iloc[i]["b"] * df2.iloc[j]["b"]

            ls_keep.append(i)

df1 = df1.iloc[ls_keep]

这给了我

     a    b   t

2   40   40   4

2   50   50   5

2   60   60   6

3  140  140   7

3  160  160   8

3  180  180   9

4  300  300  10

4  330  330  11

此代码按预期工作，但非常不专业且很长，以防只有两列以上。有没有办法使用 的函数来优化它pandas？

Answer 1

首先过滤器仅匹配索引到新DataFrame的boolean indexing和isin，然后通过多mul用df2.columns在这两个处理相同的列DataFrameS：df11 = df1[df1.index.isin(df2.index)].copy()df11[df2.columns] = df11[df2.columns].mul(df2)print (df11)     a    b   t2   40   40   42   50   50   52   60   60   63  140  140   73  160  160   83  180  180   94  300  300  104  330  330  11