如何有效地为python数据框中的每一行乘以某个值

Question

我有一个数据框和一个系列，数据框是每个受访者成本的基础数据，系列是应该乘以基础数据的贴现率。

例如基础数据是（dataframe）：

      cost1  cost2
John    100     50
Tom      50    100
Andy     50    200
Mark     80    300

和折扣数据是（系列）：

John    0.7
Tom     0.6
Andy    0.9
Mark    0.5

因此，所需的输出是：

      cost1  cost2
John     70     35
Tom      30     60
Andy     45    180
Mark     40    150

我想出的方法是：

customer_list = base.index.tolist()

for k in customer_list:
    base.loc[k] = base.loc[k]*discount.loc[k]

这行得通（给了我想要的输出），但我觉得它的效率很低。在我的实际应用中，dataframe非常大，所以运行这样的迭代需要相当长的时间。

对高效计算有什么建议吗？我认为可能有一些有效的方法可以使用索引进行整体计算。 （虽然基本 * 折扣肯定不起作用...）

提前致谢！

Answer 1

使用 mul 和 axis 参数：

df.mul(df2, axis=0)

      cost1  cost2
John   70.0   35.0
Tom    30.0   60.0
Andy   45.0  180.0
Mark   40.0  150.0