尝试将特定列乘以Pandas DataFrame（Python）中多行的一部分

Question

我尝试用多行的一部分乘以几个特定的列，并从每个结果创建一个新列。我在之前的stackoverflow问题或在google上都找不到我的问题的答案，所以也许你们中的一个可以帮上忙。在

我想指出的是，我是Python的初学者，因此对于任何明显的问题或奇怪的代码，请提前致歉。在

以下是我的数据帧当前的外观：

因此，对于按医生_1排列的医院的列秩，我要用它的所有数字乘以医生按医院1排列的第一行的值，直到医生的列秩由医院10的值。这将导致：

1*1
2*1
3*1
4*4
...

等等。 我想为每一个医生专栏做这个。因此，对于医生2，它的值应该乘以所有十列中的第二行（按医院排名的医生）。医生逯3乘以第三行等

到目前为止，我已经在一个新的数据帧中转换了按医院排列的医生级别：

并试图用医生列的医院等级的数据帧乘以这个值。这里第一个df的第一列应该乘以第二个df的第一列。（第二栏*第二栏等）：

但我现在的公式

^{pr2}$

显然不起作用：

有人知道我做错了什么，我该怎么解决这个问题吗？也许我可以写一个for循环，这样每次列的乘法都会创建一个新列？因此，DF3的乘法_列_1=DF1的第1列*DF2的第1列；DF3的乘法_2列=DF1的第2列*DF2的第2列。在

提前谢谢你！在

杰夫

Answer 1

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4,5], "B":[6,7,8,9,10]})
df["mul"] = df["A"] * df["B"]

print(df)

输出：

^{pr2}$

如果我正确地理解了这个问题，我想你太复杂了。 您可以创建另一列，告诉pandas将第一列的值乘以第二列的值。在

更类似于您的特定案例，有两列以上：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4,5], "B":[6,7,8,9,10], "C":[11,12,13,14,15]})
df["mul"] = df["A"] * df["B"] * df["C"]

Answer 2

您可以先用^{}和^{}筛选列来创建多个二维数组：

arr = df.filter(like='Rank of Hospital by').values * df.filter(like='Rank of Doctor by').values

或者：

^{pr2}$

注意必须是两个过滤数据帧中的列顺序相同、列名和索引的长度相同。在

获取2d数组，因此通过构造函数创建DataFrame并将^{}转换为原始：

df = df.join(pd.DataFrame(arr, index=df.index).add_prefix('Multiplied '))