EGM*_*686 4 python numpy pandas numpy-broadcasting
我有这样的DataFrame:
1 2 1 3 1 4
2 4 5 1 1 4
1 3 5 3 1 4
1 3 1 3 1 4
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这样的另一个
1 1 0 0 0 0
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我想乘以他们得到
1 2 0 0 0 0
2 4 0 0 0 0
1 3 0 0 0 0
1 3 0 0 0 0
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因此,正在发生的情况是,第二个df中的每个列都将每个值乘以一个,而每个列中的值为零则将第一个数据帧中的所有列都乘以0。
使用底层数组可能是最容易的,并且让它numpy传播魔术:
>>> df1.values * df2.values
array([[1, 2, 0, 0, 0, 0],
[2, 4, 0, 0, 0, 0],
[1, 3, 0, 0, 0, 0],
[1, 3, 0, 0, 0, 0]])
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您可以将其放回与使用相同列的数据框中df1:
>>> pd.DataFrame(df1.values * df2.values, columns=df1.columns)
0 1 2 3 4 5
0 1 2 0 0 0 0
1 2 4 0 0 0 0
2 1 3 0 0 0 0
3 1 3 0 0 0 0
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或者,如果您不介意覆盖df1:
>>> df1[:] = df1.values * df2.values
>>> df1
0 1 2 3 4 5
0 1 2 0 0 0 0
1 2 4 0 0 0 0
2 1 3 0 0 0 0
3 1 3 0 0 0 0
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另外,np.broadcast_to如果您愿意,可以与一起玩乐:
>>> df1*np.broadcast_to(df2,df1.shape)
0 1 2 3 4 5
0 1 2 0 0 0 0
1 2 4 0 0 0 0
2 1 3 0 0 0 0
3 1 3 0 0 0 0
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