python - Pandas dataframe.dot 划分方法

Question

我正在尝试划分两个不同长度的系列以返回它们的矩阵乘积数据框。

我可以使用点法 ( from this answer ) 将它们相乘:

# Create series
average_read_intervals = pd.Series([10,20,30,40],
                                   index=['a','b','c','d'])
region_lengths = pd.Series([100,200,300,400,500,1000],
                           index=['z','y','x','w','v','u'])

# Convert to dataframes
R = pd.DataFrame(region_lengths)
A = pd.DataFrame(average_read_intervals)

# Dot multiplication
R.dot(A.T)
       a      b      c      d
z   1000   2000   3000   4000
y   2000   4000   6000   8000
x   3000   6000   9000  12000
w   4000   8000  12000  16000
v   5000  10000  15000  20000
u  10000  20000  30000  40000

我试过 div 方法，但这只会用 NaN 填充数据框:

In [17]: R.div(A.T)
Out[17]: 
    0   a   b   c   d
0 NaN NaN NaN NaN NaN
u NaN NaN NaN NaN NaN
v NaN NaN NaN NaN NaN
w NaN NaN NaN NaN NaN
x NaN NaN NaN NaN NaN
y NaN NaN NaN NaN NaN
z NaN NaN NaN NaN NaN

同样，标准除法运算符也返回相同的结果:

In [18]: R / A.T
Out[1]: 
    0   a   b   c   d
0 NaN NaN NaN NaN NaN
u NaN NaN NaN NaN NaN
v NaN NaN NaN NaN NaN
w NaN NaN NaN NaN NaN
x NaN NaN NaN NaN NaN
y NaN NaN NaN NaN NaN
z NaN NaN NaN NaN NaN

所以我对我的问题的正确解决方案感到有点困惑。

非常感谢任何帮助。

Answer 1

要进行元素明智的除法操作，您可以像这样划分每个数据框的值:

matrix_div = pd.DataFrame(R.values/A.T.values, index=R.index, columns=A.index)

产生所需的矩阵

     a   b          c     d
z   10   5   3.333333   2.5
y   20  10   6.666667   5.0
x   30  15  10.000000   7.5
w   40  20  13.333333  10.0
v   50  25  16.666667  12.5
u  100  50  33.333333  25.0