Pandas/Python 逐行乘以列答案

【问题标题】：Pandas/Python multiply columns by rowPandas/Python 逐行乘以列
【发布时间】：2016-07-21 12:15:09
【问题描述】：

抱歉，如果这是一个简单的问题。

我有两个数据框，每个数据框都有相同的列。我需要将第二个数据框中的每一行乘以第一行中的唯一行。

最终会有更多不同年龄的列，所以我不想只乘以一个标量。

我使用了 df.multiply() 并继续为所有值获取 NaN，大概是因为两个 df 的长度不匹配。

有没有办法将一个数据帧中的每一行乘以另一个数据帧中的单数行？

age   51200000.0  70000000.0
SFH
0        0.75        0.25

age             51200000.0    70000000.0
Lambda                                 
91.0       0.000000e+00  0.000000e+00
94.0       0.000000e+00  0.000000e+00
96.0       0.000000e+00  0.000000e+00
98.0       0.000000e+00  0.000000e+00
100.0      0.000000e+00  0.000000e+00
102.0      0.000000e+00  0.000000e+00
...        ...           ...
1600000.0  1.127428e+22  8.677663e+21

【问题讨论】：

所以你是说df.mul(df1, axis=1) 没用？

标签： python pandas dataframe multiplication

【解决方案1】：

您可以通过iloc选择的df1的第一行使用mul：

print (df2.mul(df1.iloc[0]))

示例：

print (df1)
      51200000.0  70000000.0
age                        
0          0.75        0.25

print (df2)
      51200000.0  70000000.0
age                         
91.0         1.0         2.0
94.0         5.0        10.0
96.0         0.0         0.0

print (df2.mul(df1.iloc[0]))
      51200000.0  70000000.0
age                         
91.0        0.75         0.5
94.0        3.75         2.5
96.0        0.00         0.0

【讨论】：