numpy - 与ndarray相关的DataFrame.mul使用错误

Question

我从本文Get dot-product of dataframe with vector, and return dataframe, in Pandas引用来使用DataFrame.mul。
我的问题代码是这样

df.mul(weight)

其中weight是形状为(17L，1L)的'numpy.ndarray'数据类型，打印结果为

[[  2.37005330e-07]
 [  2.80515078e-07]
 [  2.80267682e-07]
 [  2.79124521e-07]
 [  2.01799847e-07]
 [  2.71495529e-07]
 [  2.81640566e-07]
 [  2.30099310e-07]
 [  1.95221059e-07]
 [  2.10244387e-07]
 [  2.82483251e-07]
 [  2.29050342e-07]
 [  9.99996381e-01]
 [  8.95340469e-08]
 [  3.90767576e-08]
 [  2.31231511e-07]
 [  2.79852240e-07]]

其中df是形状为[20208行x 17列]的数据框对象，打印结果类似于

                     12&88    17&123 ....
modified datetime                        
2015-09-07 09:19:00  1.000000  1.000000  ....
2015-09-07 09:30:00  1.000000  1.000000  ....
2015-09-07 09:31:00  1.000000  0.974714  ....
2015-09-07 09:32:00  1.000000  0.978203  ....
2015-09-07 09:33:00  1.000000  0.978203  ....
2015-09-07 09:34:00  1.000000  0.990576  ....
....

但是当我执行df.mul(weight)时，它发生了

ValueError: Shape of passed values is (1, 17), indices imply (17, 20208)

我尝试了一个形状更简单的数组(17L，)，并且使用df.mul。没有问题，所以我想知道是否应该将权重更改为数组的ndarray，但这对我来说很困难。如何更改？或者会有更好的主意来解决此问题？非常感谢您的帮助!

这是我的原始代码

   weight, means, stds = optimal_portfolio(result_framea.transpose())

   c , b= test.pairs_trade(load_path, sNo_list[0])
   result_frame = pd.DataFrame(index = c.index)
   for i, sNo in enumerate(sNo_list):
        c,b = test.pairs_trade(load_path, sNo)
        result_frame[sNo[0]+'&'+sNo[1]] = c['returns']
   df=result_frame.fillna(method='pad')

一切都很好，直到df.mul(weight)之后。再次谢谢你!

Answer 1

从help(pd.DataFrame.mul):

mul(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None) unbound pandas.core.frame.DataFrame method

Multiplication of dataframe and other, element-wise (binary operator mul).

Equivalent to dataframe * other, but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs.

这表明在最简单的情况下， df.mul将仅对相应数组执行numpy风格的乘法。因此，您尝试将 (20208,17)形状的数组与 (17,1)形状之一相乘。这是行不通的。

array broadcasting在numpy中的工作方式是，具有某些奇异维度的数组可以被numpy自动扩展，以便在算术运算中将它们与其他更大的数组匹配。问题在于，如果其中一个数组的维数较少，则假定前导单例维数。

因此，例如，以下数组形状可以相乘/相加/相除/等在一起而不会出现问题:

(1,17)和(20208,17)，因为非单维度匹配

(17,)和(20208,17)，因为第一个与(1,17)隐式兼容(假定领先的单例尺寸)

(5,1,17)and(1,20208,17)(or just(20208,17)`)

以下内容不能一起播放:

(1,16)和(20208,17)，因为尺寸不匹配

(16,) and(20208,17)because the mismatch is there even after implicitly expanding the first one to shape(1,16)`

(17,1)和(20208,17)出于显而易见的原因

问题是 Pandas 显示了您在问题中引用的神秘错误消息:

ValueError: Shape of passed values is (1, 17), indices imply (17, 20208)

在numpy中看起来像这样(尝试 np.random.rand(17,1)*np.random.rand(20208,17)):

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (17,1) (20208,17)

后一个错误非常清楚，可能会为您省去很多麻烦。

解决方案很简单:将权重数组 reshape从 (17,1)形状(二维数组中的列 vector )更改为 (17,)(一维数组)。可以使用更大的阵列进行广播。为此，只需使用维度参数 reshape调用 -1，告诉numpy为您确定1d数组的长度:

df.mul(weight.reshape(-1))

请注意，resut将与 shape中的数据使用相同的 df，但每列将与 weight中的相应元素相乘。