放送乗算

Question

私は例えば2つのデータフレーム、持っている：

df1 = pn.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2), columns=['A1', 'B1']) 
df2 = pn.DataFrame(np.arange(1,7).reshape(3, 2), columns=['A2', 'B2']) 

    A1 B1 
0 0 1 
1 2 3 
2 4 5 

    A2 B2 
0 1 2 
1 3 4 
2 5 6 

私は以下の結果とデータフレームを取得するには、列でDF1とDF2掛ける必要があります。

A1*A2 A1*B2 B1*A2 B1*B2 
0  0  0  1  2 
1  6  8  9  12 
2 20  24  25  30 

DF1のサイズを実際のタスクのdf2は（1000列×90 000行）です。

これらのデータフレームの列をまたいだ「for」サイクルを2回使用することは望ましくありません。

組み込み関数やそれを簡単に計算する方法はありますか？

あなたがシリーズでdfを乗算し、このような結果のデータフレームCONCATする）（df.multiply使用することができます

Answer 1

使用broadcasting効率的なためパフォーマンスゲイン：

import itertools 

df = pd.DataFrame((df1.values[..., None] * df2.values[:, None]).reshape(df1.shape[0],-1)) 
df.columns = ["*".join(i) for i in itertools.product(*[df1.columns, df2.columns])] 

---

df1.values[..., None]を組み込む目的は、df1.valuesの以前(3, 2)形状から右有する形状(3, 2, 1)に余分次元を作成することです。

さらに、df2.values[:, None]は、乗算プロセスを助けるために、から(3, 1, 2)になるように中心軸に向かって余分な次元を追加します。

最後に、reshapeそれら（挙げ質問に同じ形状を共有する両方のため）df2
を元df1のものと同じ行数をとる（OR）します。

Answer 2

：

df3 = pd.concat([df1[["A1", "B1"]].multiply(df2["A2"], axis="index"), 
df1[["A1", "B1"]].multiply(df2["B2"], axis="index")], axis = 1) 

df3.columns = ['A1*A2', "B1*A2", "A1*B2", "B1*B2"] 

あなたが得る：

 A1*A2 B1*A2 A1*B2 B1*B2 
0  0  1  0  2 
1  6  9  8  12 
2  20  25  24  30