python - 优雅的方式将不同的常量值乘以 Pandas 中的不同列

Question

目标是将某个常数值乘以 Pandas 中的列。每列都有自己的常量值。

例如，'a_b_c'、'dd_ee'、'ff_ff'、'abc'、'devb' 列分别乘以常数 15、20、15、15、20。

常量值及其关联的列存储在字典 const_val

const_val=dict(a_b_c=15,
               dd_ee=20,
               ff_ff=15,
               abc=15,
               devb=20,)

目前，我正在使用 for-loop 将每一列与其关联的常量值相乘，如下面的代码所示

for dpair in const_val:
    df[('per_a',dpair)]=df[dpair]*const_val[dpair]/reval

但是，我想知道是否有更灵活的方法来做到这一点。

完整代码如下

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)

const_val=dict(a_b_c=15,
               dd_ee=20,
               ff_ff=15,
               abc=15,
               devb=20,)

df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(5, size=(3, 6)),
                  columns=['id','a_b_c','dd_ee','ff_ff','abc','devb'])

reval=6

for dpair in const_val:
    df[('per_a',dpair)]=df[dpair]*const_val[dpair]/reval

预期输出如下

   id  a_b_c  dd_ee  ...  (per_a, ff_ff)  (per_a, abc)  (per_a, devb)
0   4      0      3  ...             7.5           7.5       3.333333
1   3      2      4  ...             0.0           0.0      13.333333
2   2      1      0  ...             2.5           2.5       0.000000

请注意

(per_a, ff_ff)  (per_a, abc)  (per_a, devb)

是多索引列。该代表在您的编译器中可能不同

另外，我使用的是 IntelliJ IDEA

Answer 1

如果您的 DataFrame 中只有数字:

out = df.mul(pd.Series(const_val).reindex(df.columns, fill_value=1), axis=1)

如果您混合使用非数字和非数字:

out = df.select_dtypes('number').mul(pd.Series(const_val), axis=1).combine_first(df)

更新:

out = df.join(df[list(const_val)].mul(pd.Series(const_val), axis=1)
              .div(reval).add_prefix('per_a_'))

输出

   id  a_b_c  dd_ee  ff_ff  abc  devb  per_a_a_b_c  per_a_dd_ee  per_a_ff_ff  per_a_abc  per_a_devb
0   1      4      3      0    3     0         10.0    10.000000          0.0        7.5         0.0
1   2      3      0      1    3     3          7.5     0.000000          2.5        7.5        10.0
2   3      0      1      1    1     0          0.0     3.333333          2.5        2.5         0.0