私は2つのデータフレームを持っています。どちらも5つの列を持ちますが、最初の列は100行、次の列は1行です。私は最初のデータフレームのすべての行を2番目のこの1行で乗算し、各行の列の値と6番目の新しい列の「乗算の合計」のこの値を要約する必要があります。 "np.dot"私はそれをデータフレームに適用できるかどうかはわかりません。また、Python/Pandasの操作やメソッドを探しています。少し重いコードをゼロから置き換えることが可能な場合は、事前にあなたのためにありがとうアドバイス私はあなたがvalues
によってDataFrames
numpy arrays
に変換することができると思いデータフレームの異なる長さの乗算
-1
A
答えて
1
、複数のそれらと最後sum
:。
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(1)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(1,5)))
df1.columns = list('ABCDE')
print df1
A B C D E
0 5 8 9 5 0
np.random.seed(0)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(10,5)))
df2.columns = list('ABCDE')
print df2
A B C D E
0 5 0 3 3 7
1 9 3 5 2 4
2 7 6 8 8 1
3 6 7 7 8 1
4 5 9 8 9 4
5 3 0 3 5 0
6 2 3 8 1 3
7 3 3 7 0 1
8 9 9 0 4 7
9 3 2 7 2 0
print df2.values * df1.values
[[25 0 27 15 0]
[45 24 45 10 0]
[35 48 72 40 0]
[30 56 63 40 0]
[25 72 72 45 0]
[15 0 27 25 0]
[10 24 72 5 0]
[15 24 63 0 0]
[45 72 0 20 0]
[15 16 63 10 0]]
df = pd.DataFrame(df2.values * df1.values)
df['sum'] = df.sum(axis=1)
print df
0 1 2 3 4 sum
0 25 0 27 15 0 67
1 45 24 45 10 0 124
2 35 48 72 40 0 195
3 30 56 63 40 0 189
4 25 72 72 45 0 214
5 15 0 27 25 0 67
6 10 24 72 5 0 111
7 15 24 63 0 0 102
8 45 72 0 20 0 137
9 15 16 63 10 0 104
タイミング:あなたは、おそらくこのような何かを探している
In [1185]: %timeit df2.mul(df1.ix[0], axis=1)
The slowest run took 5.07 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1000 loops, best of 3: 287 µs per loop
In [1186]: %timeit pd.DataFrame(df2.values * df1.values)
The slowest run took 6.31 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
10000 loops, best of 3: 98 µs per loop
0
:
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({ 'A' : [1.1,2.7, 3.4],
'B' : [-1.,-2.5, -3.9]})
df1['sum of multipliations']=df1.sum(axis = 1)
df2 = pd.DataFrame({ 'A' : [2.],
'B' : [3.],
'sum of multipliations' : [1.]})
print df1
print df2
row = df2.ix[0]
df5=df1.mul(row, axis=1)
df5.loc['Total']= df5.sum()
print df5
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コードとデータの例を与えることは、私たちが迅速に答えるのに役立ちます。 – tfv