通过将列值乘以另一个数据框来创建多索引数据框答案

【问题标题】：Create multi indexed dataframe by multipliying column value by another dataframe通过将列值乘以另一个数据框来创建多索引数据框
【发布时间】：2020-08-06 02:01:04
【问题描述】：

好的，希望标题可以理解。我有两个数据框，一个带有日期时间索引，一列带有值，另一个带有纬度和经度以及其他列。

总体布局是

df1=
                 factor
2015-04-15        NaN
2015-04-16        NaN
2015-04-17        NaN
2015-04-18        NaN
2015-04-19        NaN
2015-04-20        NaN
2015-04-21        NaN
2015-04-22        NaN
2015-04-23        NaN
2015-04-24   7.067218
2015-04-25   9.414628
2015-04-26  13.702154
2015-04-27  16.489926
2015-04-28  17.917428
2015-04-29  20.359118
2015-04-30  18.608707
2015-05-01  10.627798
2015-05-02   8.398942
2015-05-03   5.984976
2015-05-04   4.363621
2015-05-05   3.468062
2015-05-06   2.830794
2015-05-07   2.347879


df2=
      i_lat  i_lon       multiplier             sum   ID               distance
226   1092    264        -60.420166       61.420166  609  0.6142016587060164 km
228   1092    265       -129.914662      130.914662  609   1.309146617117938 km
204   1091    264       -203.371915      204.371915  609   2.043719152272311 km
206   1091    265       -233.799786      234.799786  609   2.347997860007727 km
224   1092    263       -240.718140      241.718140  609   2.417181399246371 km
..     ...    ...               ...             ...  ...                    ...
295   1095    268       -969.728516      970.728516  609   9.707285164114008 km
216   1092    259       -977.398084      978.398084  609   9.783980837220454 km
278   1094    269       -984.131470      985.131470  609   9.851314704203592 km
160   1088    267       -994.142285      995.142285  609   9.951422853836982 km
194   1091    259       -996.513606      997.513606  609   9.975136064824323 km

我基本上需要为每一对i_lat and i_lon 做df1["factor"]*df2["multiplier"]+df2["sum"]，所以输出这样的多索引数据帧

df_output=
                                    col
i_lat    i_lon    time                             
1092    264   2015-04-15  -9.000000e+33
              2015-04-16  -9.000000e+33
              2015-04-17  -9.000000e+33
              2015-04-18  -9.000000e+33
              2015-04-19  -9.000000e+33
...                                         ...
1091    259   2015-05-05  -9.000000e+33
              2015-05-06  -9.000000e+33
              2015-05-07  -9.000000e+33
              2015-05-08  -9.000000e+33
              2015-05-09  -9.000000e+33

col 具有上述操作。我尝试使用 applyas df2.apply(lambda a: print(df1*a["multiplier"]+a["sum"], axis=1)) 但它返回的东西没有意义。从现在开始不知道如何继续。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

IIUC，你可以这样做：

df2=df2.set_index(['i_lat', 'i_lon'])

(pd.DataFrame(df1.values * df2.multiplier.values + df2['sum'].values, 
             index=df1.index,
             columns=df2.index
            )
   .unstack()
)

【讨论】：

是的！这正是我所需要的。介意解释一下代码吗？谢谢！
第一部分（df1.values *...）在numpy中基本上是broadcasting。第二部分（index=df1.index, columns=df2.index）是用正确的名称标记数据。最后，unstack 是将一个数据框变成一个具有多个索引的系列。您可以阅读有关每个关键字的更多信息。
所以它看起来有我需要的结构，但它说它是Series，而不是DataFrame。如何保持结构并使其成为数据框？
用.to_frame(name='col_name')链接它，你会得到一个数据框。