如何将 pandas 数据框列与字典键与数据框索引匹配的字典值相乘

Question

有没有比迭代列以将列值乘以字典键匹配特定数据框列的字典值更好的方法？ 给出一个数据框：

import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({
    'category': [1,2,3,4,5],
    'a': [5,4,3,3,4],
    'b': [3,2,4,3,10],
    'c': [3, 2, 1, 1, 1]
})

和一本字典：

lookup = {1:0, 2:4, 3:1, 4:6, 5:2}

我可以将“category”以外的每一列乘以键与“category”匹配的字典值：

for t in df.columns[1:]:
    df[t] = df[t].mul(df['category'].map(lookup)).fillna(df[t])

但是除了遍历列之外，必须有一种更简洁的方法来做到这一点吗？

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'category': [1,2,3,4,5],
    'a': [5,4,3,3,4],
    'b': [3,2,4,3,10],
    'c': [3, 2, 1, 1, 1]
})

lookup = {1:0, 2:4, 3:1, 4:6, 5:2}

out = df.set_index("category").mul(lookup, axis=0).reset_index()
print(out)

输出：

   category   a   b  c
0         1   0   0  0
1         2  16   8  8
2         3   3   4  1
3         4  18  18  6
4         5   8  20  2

Answer 2

其它的办法

df.iloc[:,1:] =df.iloc[:,1:].mul(pd.Series(df['category'].map(lookup)), axis=0)

    category   a   b  c
0         1   0   0  0
1         2  16   8  8
2         3   3   4  1
3         4  18  18  6
4         5   8  20  2