“时间戳”对象不可迭代

Question

我正在尝试将 pandas.core.series.Series (df1['col1']) 与 pandas.core.frame.DataFrame (df2) 相乘。它们的索引是相同的，但当我试图通过做来乘以它们时，它总是让我返回“''Timestamp' object is not iterable'”

k = df1['col1'].mul(df2)


[In] df1:
[out]
Index         col1    col2
2065-12-20     12      apples
2061-10-31     12      candies
2045-11-28     70      marshmalow
2043-10-31     11      apples
2040-07-30     21      cars
2049-06-30     64      planes
2036-01-31     14      glasses



[In] df2: 
Index             col1    col2   etc.... 
2065-12-20         14      120
2061-10-31         18      800
2045-11-28         19      580
2043-10-31         21      12
2040-07-30         44      21
2049-06-30         1.2     17
2036-01-31         61.8    61 

我想要

Index             col1        col2   etc.... 
2065-12-20         14*12      120*12
2061-10-31         18*12      800*12
2045-11-28         19*70      580*70
2043-10-31         21*11      12*11
2040-07-30         44*21      21*21
2049-06-30         1.2*64     17*64
2036-01-31         61.8*14    61*61

df1['col1'] 在几天前，我使用

对其进行了转换

df1['col1'] = (df1['col1'].values / np.timedelta64(1, 'D')).astype(int)

df1.dtypes = dtype('int32')

任何想法为什么它会抛出错误？

Answer 1

例外是因为您乘以整个 DataFrame（包括时间戳列！），而不仅仅是单个列：

df1['col1'].mul(df2)

鉴于您可能想要的数据框：

df1['col1'].mul(df2['col1'])

---

如果您想一次处理多个列：

df1['col1'].values[:, None] * df2[['col1', 'col2', ...]]  # explicitly list columns

df1['col1'].values[:, None] * df2[df2.columns[1:]]        # all columns except the first