dataframe将一些列与一个系列相乘

Question

我有一个数据帧df1，其中索引是DatetimeIndex，有5列，col1，col2，col3，col4，col5。

我有另一个df2，它有一个几乎相等的datetimeindex（df1中可能缺少df1的某些天），还有一个“Value”列。

当日期相同时，我想将df1乘以df2的值。但不是所有列的col1。。。col5，只有col1。。。可乐

我可以看到有可能乘以col1*Value，然后乘以col2*Value，以此类推。。。并组成一个新的数据帧来取代df1。

有没有更有效的方法？

Answer 1

您可以通过对第二个数据帧重新编制索引，使其具有相同的形状，然后使用数据帧操作符mul，来实现这一点：

使用日期时间序列创建两个数据帧。第二个只用工作日来确保两者之间有差距。将日期设置为索引。

import pandas as pd
# first frame
rng1 = pd.date_range('1/1/2011', periods=90, freq='D')
df1 = pd.DataFrame({'value':range(1,91),'date':rng1})
df1.set_index('date', inplace =True)

# second frame with a business day date index
rng2 = pd.date_range('1/1/2011', periods=90, freq='B')
df2 = pd.DataFrame({'date':rng2}) 
df2['value_to_multiply'] = range(1-91)
df2.set_index('date', inplace =True)

使用第一帧的索引重新索引第二帧。Df1现在将有非工作日的空白，并用之前的第一个有效观察结果填充。

# reindex the second dataframe to match the first
df2 =df2.reindex(index= df1.index, method = 'ffill')

将df2乘以df1[“值乘以”]：

# multiple filling nans with 1 to avoid propagating nans
# nans can still exists if there are no valid previous observations such as at the beginning of a dataframe 
df1.mul(df2['value_to_multiply_by'].fillna(1), axis=0)