乘以不同维度的数据框 Pandas：列数相同，但行数不同

Posted 2023-04-15

【中文标题】乘以不同维度的数据框 Pandas：列数相同，但行数不同

【英文标题】：Multiplying Dataframes with Different Dimensions Pandas: Same Number of Columns, But Different Number of Rows

【发布时间】：2020-07-26 00:20:53

【问题描述】：

我有两个数据框。

df1，形状为 (1, 3)， df2，形状为 (10, 3)。

df1 看起来像这样：

    col0    col1    col2 
0   0.3     0.14    0.34

df2 看起来像这样：

    col0    col1    col2 
0      5    10      15
1     36    30      39
2     42    21      44
3     49    37      34
4     19    14      50
5     28    27      48
6     19    28      45
7      4    7       8
8     31    4       33
9      3    23      43

我想使用列轴将 df2 乘以 df1；即 df2 的 col1 到 df1 的 col1； df2 的 col2 到 df1 的 col2；和 df2 的 col3 到 df1 的 col3。

我寻求的结果：

    col0    col1    col2 
0   1.5      1.4    5.1
1   10.8    4.2     13.26
2   12.6    2.94    14.96
3   14.7    5.18    11.56
4   5.7     1.96    17
5   8.4     3.78    16.32
6   5.7     3.92    15.3
7   1.2     0.98    2.72
8   9.3     0.56    11.22
9   0.9     3.22    14.62

这是我失败的尝试：

columns = df1.columns
product = df2.multiply(df1[columns], axis=columns)

它会引发“长度不匹配错误”错误。

可以做些什么来让它发挥作用？我搜索了论坛，但找不到符合我确切要求的答案。

【问题讨论】：

如果您给我们几个示例数据框 - df1 = pd.DataFrame(...，那就太好了 - 这样我们就可以从您的问题中复制而不是让我们为您完成工作。请阅读minimal reproducible example。

尺寸无法复制和粘贴。不挤屏幕。也许我可以创建一个更小的按比例缩小的框架？

是的，一个最小的 toy/fake 示例对于您的 mre 来说是可以接受的，只要他们忠实地代表/重现问题。 - 在这种情况下，形状 (1,5) 和 (3,5) 就足够了。 ...像df1 = pd.DataFrame(np.ones((1,5))*2);df2 = pd.DataFrame(np.arange(21*19).reshape(3,5)) 这样的东西总是很有帮助的。

好的，我已经编辑过了。

试试：df2.mul(df1.to_numpy())

【参考方案1】：

转换为 ndarray 并进行乘法 - 它们应该正确广播。

vals1 = df1.to_numpy()
vals2 = df2.to_numpy()

result = vals1 * vals2

或者

df2 * df1.to_numpy()

【参考方案2】：

解决这个挑战还有很长的路要走：

columns = df1.columns
index = df2.index
length = len(df2)
df1_array = df1.to_numpy()
df1_tiled = np.tile(df1_array, (length, 1))
df1_tiled_frame = pd.DataFrame(df1_tiled, columns=columns, index=index)
product = df2.multiply(df1_tiled_frame, axis="columns")