将两个数据帧相乘为矩阵，保留列和索引头

Question

我有两个数据帧，df_binary和df_pim。

形状是df_binary (462,38)，df_pim是形状(36,34)。它们看起来像这样：

df_binary：

Cust_ID   Email     Topwater  Topwater  Topwater ...  Plastic  Plastic  Plastic
12345     i@me.com  1         0         0             1        1        0
...

df_pim：

Bait Name      Technique 1     Technique 2     Technique 3   ...   Technique 33
Topwater       1               1               1                   0
...
Plastic        1               0               0                   1

df_technique：

Cust_ID     Email      Technique 1      Technique 2      Technique 3   ...   Technique 33
12345       i@me.com   4                1                2                   1

其中“技巧”列是df_binary的行和df_pim的列的点积。

我已经在这个问题上挣扎了一段时间，这里是我到目前为止的三次尝试：

# Try 1
df_pim.iloc[:,1:].mul(df_binary)

# Try 2
df_binary.iloc[:,2:].dot(df_pim.values)

# Try 3
df_binary.iloc[:,2:].multiply(df_pim,axis='index')

Answer 1

这个问题似乎来自于这样一个事实: df_binary中的2个额外的列Cust_ID和Email会导致您的维度与矩阵乘法不兼容。尝试以下操作：

​

df_binary = df_binary.set_index(['Cust_id', 'Email'])
 
df_technique = df_binary.dot(df_pim.values)
  
df_techique.columns = df_pim.columns

# If you want to remove layered indicies after dot product multiplication:
df_technique.reset_index() #or set to whatever index you need.

​

如果您不想处理多层索引，可以随时重新设置索引。