如何有效地為python數據幀中的每一行乘以某個值

Question

我有一個數據框和一個系列，數據框是關於每個受訪者成本的基礎數據，系列是應該乘以基礎數據的貼現率。

例如，基礎數據是（數據框）：

      cost1  cost2
John    100     50
Tom      50    100
Andy     50    200
Mark     80    300

和折扣數據是（系列）：

John    0.7
Tom     0.6
Andy    0.9
Mark    0.5

因此，所需的輸出是：

      cost1  cost2
John     70     35
Tom      30     60
Andy     45    180
Mark     40    150

我想出的方法是：

customer_list = base.index.tolist()

for k in customer_list:
    base.loc[k] = base.loc[k]*discount.loc[k]

這有效（給了我所需的輸出），但我覺得它效率很低。 在我的實際應用中，dataframe 非常大，所以運行這樣的迭代需要相當長的時間。

對有效計算有什么建議嗎？ 我認為可能有一些有效的方法可以使用索引來進行整體計算。 （基礎*折扣當然沒有用...）

先感謝您！

Answer 1

將mul與axis參數一起使用：

df.mul(df2, axis=0)

      cost1  cost2
John   70.0   35.0
Tom    30.0   60.0
Andy   45.0  180.0
Mark   40.0  150.0