python - 在 Pandas 中应用列

Question

我正在尝试将两个 pandas data_frames 与不同数量的列相乘，我想最终得到第一个 data_frame 形状的结果 data_frame。即如果行和列匹配两个单元格的多个，否则保持第一个数据框中的值。下面的例子:不需要 for 循环的最有效的矩阵形式方法是什么？

谢谢!

df1:

df2:

结果 df (df_result = df1 * df2):

Answer 1

选项 1
使用 pd.DataFrame.align

pd.DataFrame.mul(*df1.align(df2, 'left', fill_value=1))

             X     Y     Z
1/1/2017  0.26  0.94  0.22
1/3/2017   NaN  0.63  0.78
1/5/2017  0.73  0.79  0.25
1/6/2017  0.13   NaN  0.31

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选项 2
使用 pd.DataFrame.reindex

df1 * df2.reindex(df1.index, df1.columns, fill_value=1)

             X     Y     Z
1/1/2017  0.26  0.94  0.22
1/3/2017   NaN  0.63  0.78
1/5/2017  0.73  0.79  0.25
1/6/2017  0.13   NaN  0.31

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选项 3
使用 pd.DataFrame.mask
正如评论者@CedricZoppolo 所推荐的:
警告:这是假设 1 的值旨在标记有效位置，如掩码。这不会乘以值。如果目的是真正使值相乘，则不要使用此选项。

df1.mask(df2.isnull().reindex_like(df1).fillna(False))

             X     Y     Z
1/1/2017  0.26  0.94  0.22
1/3/2017   NaN  0.63  0.78
1/5/2017  0.73  0.79  0.25
1/6/2017  0.13   NaN  0.31

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设置

from numpy import nan as NA

df1 = pd.DataFrame(dict(
    X=[0.26, 0.45, 0.73, 0.13],
    Y=[0.94, 0.63, 0.79, 0.16],
    Z=[0.22, 0.78, 0.25, 0.31]
), ['1/1/2017', '1/3/2017', '1/5/2017', '1/6/2017'])

df2 = pd.DataFrame(dict(
    X=[1, NA, NA, NA, 1, 1],
    XX=[NA, NA, NA, 1, 1, 1],
    Y=[1, 1, 1, 1, 1, NA],
    Y1=[NA, NA, NA, 1, NA, NA],
    YY=[NA, 1, NA, 1, NA, 1]
), ['1/1/2017', '1/2/2017', '1/3/2017', '1/4/2017', '1/5/2017', '1/6/2017'], dtype=object)