将 2 个具有不同列数的 Pandas 数据框相乘答案

【问题标题】：Multiplying 2 Pandas Dataframes with different numbers of columns将 2 个具有不同列数的 Pandas 数据框相乘
【发布时间】：2021-09-15 05:21:22
【问题描述】：

我有 2 个具有不同列数的 pandas 数据框。 df1 包含 40 行 x 23320 列，而 df2 包含 40 行 x 1 列。 df1 的所有列都必须乘以 df2。但我的结果只包含 NaN 值或未更改的 df1 （取决于我正在尝试的内容）。我没有收到错误。这是python 2.7，我必须使用它。

这是 2 个数据帧的图片。

我尝试了以下代码：

hnklnTnk = df7.mul(lndf)

或

hnklnTnk = df7 * lndf

我怀疑 dfs 可能有问题，因为如果我尝试 df7.round(2)，它会保持不变。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

我找不到关于 python 2.7 的最新版 pandas 的文档，但如果你有一个转换函数，这应该可以工作：df2.transform(lambda x: x * df1.values)。

两个 DF 的完整示例：一个具有多列，另一个具有单列。两者的行数相同：

df1 = pd.DataFrame([10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])
df2 = pd.DataFrame({
    'col1': [.1,.20,.30,.40,.50,.60,.70,.80,.90,1],
    'col2': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
    'col3': [10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]
})

df2 = df2.transform(lambda x: x * df1.values)

pd.DataFrame.transform 上的文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html

【讨论】：

我尝试实现您的代码：hnklnTnk = df7.transform(lambda x: x * lndf.values)。但我收到以下错误：异常：（'数据必须是一维'，你'发生在索引 427005'）
“一维”错误可能意味着 lndf 不是单列值系列。如果是这样，也许df2.transform(lambda x: x * df1['name_of_column'].values) 可以解决问题。
另外：您是否尝试过运行我的示例代码来查看它是否有效？从未在 python 2.7 上尝试过 pandas，所以总是有一些不匹配的变化。我自己在 python 3.8.5 上测试了 sn-p 并且按预期工作
我能够解决这样的：DF8 = df7.mul（[3.349026509，2.368197256，1.882689441，1.55726704，1.312144582，1.115434288，0.951131237，0.810052638，0.686438682，0.576437787，0.477346884，0.387195787，0.304504072， 0.228131093，0.157179357，0.090929971，0.02879819，-0.029698016，-0.084960695，-0.137328681，-0.18709019，-0.234492429，-0.279749021，-0.323045826，-0.364545557，-0.404391466，-0.44271033，-0.479614887，-0.515205832，-0.549573476，-0.582799123， -0.614956235，-0.646111403，-0.676325181，-0.705652796，-0.734144752，-0.761847355，-0.788803165，-0.815051391，-0.840628233]，轴=0)
我不能使用一个数据框，这很烦人，但至少可以。

【解决方案2】：

df1.multiply(df2.values, axis=1)

或尝试：

df = pd.DataFrame(df1.values * df2.values, columns=df2.columns)

【讨论】：

如果我尝试这段代码，我会得到以下信息： ValueError: Unable to coerce to DataFrame, shape must be (40, 23320): given (40L, 1L)
您是否尝试过 df1 和 df2 的反相：df2.multiply(df1.values, axis=1)
是的，我有。同样的错误。
@neihilrach 没有axis=1 怎么办？ df7.mul(indf.values)
也试过了。也尝试过axis = 0。两者都没有工作。我仍然怀疑较大的 df 的小数会造成麻烦，因为我无法将它们四舍五入。我可以四舍五入的较小 df 的小数。