如何将 numpy 数组与 Pandas 系列相乘？

Question

我有一个 numpy 系列的尺寸 (50,0)array([1.01255569e+00, 1.04166667e+00, 1.07158165e+00, 1.10229277e+00,       1.13430127e+00, 1.16387337e+00, 1.20365912e+00, 1.24007937e+00,       1.27877238e+00, 1.31856540e+00, 1.35281385e+00, 1.40291807e+00,       1.45180023e+00, 1.49700599e+00, 1.55183116e+00, 1.60051216e+00,       1.66002656e+00, 1.73370319e+00, 1.80115274e+00, 1.87687688e+00,       1.95312500e+00, 2.04750205e+00, 2.14961307e+00, 2.23613596e+00,       2.34082397e+00, 2.48015873e+00, 2.61780105e+00, 2.75027503e+00,       2.91715286e+00, 3.07881773e+00, 3.31564987e+00, 3.57142857e+00,       3.81679389e+00, 4.17362270e+00, 4.51263538e+00, 4.95049505e+00,       5.59284116e+00, 6.17283951e+00, 7.02247191e+00, 8.03858521e+00,       9.72762646e+00, 1.17370892e+01, 1.47928994e+01, 2.10084034e+01,       3.12500000e+01, 4.90196078e+01, 9.25925926e+01, 2.08333333e+02,       5.00000000e+02, 1.25000000e+03])我也有一个长度的熊猫数据框50。            x0   9.999740e-011   9.981870e-012   9.804506e-013   9.187764e-014   8.031568e-015   6.544660e-016   5.032716e-017   3.707446e-018   2.650768e-019   1.857835e-0110  1.285488e-0111  8.824506e-0212  6.030141e-0213  4.111080e-0214  2.800453e-0215  1.907999e-0216  1.301045e-0217  8.882996e-0318  6.074386e-0319  4.161024e-0320  2.855636e-0321  1.963543e-0322  1.352791e-0323  9.338596e-0424  6.459459e-0425  4.476854e-0426  3.108912e-0427  2.163201e-0428  1.508106e-0429  1.053430e-0430  7.372442e-0531  5.169401e-0532  3.631486e-0533  2.555852e-0534  1.802129e-0535  1.272995e-0536  9.008454e-0637  6.386289e-0638  4.535381e-0639  3.226546e-0640  2.299394e-0641  1.641469e-0642  1.173785e-0643  8.407618e-0744  6.032249e-0745  4.335110e-0746  3.120531e-0747  2.249870e-0748  1.624726e-0749  1.175140e-07我想将每个 numpy 单元格与熊猫单元格相乘。例子：1.01255569e+00*9.999740e-011.04166667e+00*9.981870e-01期望输出相同大小的 numpy 数组。

Answer 1

您可以在 Pandas 数据框中使用系列的.values属性'x'：

df['x'].values * arr

df你的数据框在哪里，arr你的数组在哪里。

上面的表达式将结果作为 Numpy 返回array。如果你想要一个 Pandas DataFrame，你可以省略使用.values：

df['x'] * arr

Answer 2

或者np.multiply，乘n用p['x'].values：

print(np.multiply(n,p['x'].values))

或者pd.Series.multiply：

print(np.array(p['x'].multiply(n)))

或者pd.Series.mul：

print(np.array(p['x'].mul(n)))