Pandas 数据帧乘法，其中数据帧具有不同的矩阵答案

【问题标题】：Pandas data frame multiplication where the data frames are of different matrixPandas 数据帧乘法，其中数据帧具有不同的矩阵
【发布时间】：2021-11-27 21:57:55
【问题描述】：

df1 来自 excel 文件，列如下：

Currency	Net Original	Net USD	COGS
USD	1.5	1.2	2.1
USD	1.3	2.1	1.2
USD	1.1	2.3	-1.1
Peso Mexicano	1.6	2.2	2.1

第 1 步：需要导出转化率列“Conv”，其中“货币”为“墨西哥比索”
#过滤“墨西哥比索”货币并将其作为单独的数据框 (df2)

df2 = df1[df1['Currency']== "Peso Mexicano"]

第 2 步： #接下来使用公式，使用公式从df2获取“转化率”

df2['Conv']= (df2['Net USD']/df2['Net Original'])

#输出 1.37

#将过滤后的结果“Conv”与“COGS”列相乘，得到想要的结果

df1['Inv'] = (df2['Conv']*df1['COGS'])*-1

display(df1)

但是，无论货币为“USD”，结果都会显示“NaN”列“Inv”。

预期输出：

Currency	Net Original	Net USD	COGS	Inv
USD	1.5	1.2	2.1	1.87
USD	1.3	2.1	1.2	0.64
USD	1.1	2.3	-1.1	-2.50
Peso Mexicano	1.6	2.2	2.1	1.87

【问题讨论】：

您在预期输出中的数字与您的描述不符
我相信描述与预期输出相匹配。在第 1 步之后，创建新的数据框 df2，其中只有一行数据，其中货币为墨西哥比索。然后在第 2 步中，使用 Net USD/Net Original 在 df2 中创建新列 Conv。现在，“Conv”列将值存储为 1.37。然后在下一步中，通过乘以 (1.37* COGS 值)*-1 创建新列“Inv”。
我同意 1.37，但 Inv 编号对我来说没有意义，输入和输出之间的 COGS 也会发生变化
我明白了，它在第三排。我现在将对其进行编辑。谢谢
你如何得到-3.47？和-2.87？

标签： python pandas dataframe matrix-multiplication multiplication

【解决方案1】：

你需要聚合你的 conv 计算，即使只有一个值（我在这里取平均值）。

这是一个工作代码：

df2 = df1[df1['Currency'] == "Peso Mexicano"]
conv = (df2['Net USD']/df2['Net Original']).mean()
df['Inv'] = conv*df['COGS']-1

输出：

        Currency  Net Original  Net USD  COGS     Inv
0            USD           1.5      1.2   2.1  1.8875
1            USD           1.3      2.1   1.2  0.6500
2            USD           1.1      2.3  -1.1 -2.5125
3  Peso Mexicano           1.6      2.2   2.1  1.8875

【讨论】：

感谢您的帮助。它奏效了。