跨行計算數據幀加權和的最快方法

Question

我有一個包含一些列的數據框。 我想對一列應用一些轉換，並將其用作計算其他列的加權和的權重。 問題是我現在做的方式太長了。 有沒有更快的方法來做到這一點？

我目前正在計算一個新列，轉置，並按照幾乎所有答案的建議使用df.dot 。 問題是我有一個非常大的數據框，所以這種方法需要很長時間。

例如，給定以下 df

col1  col2  col3
 0.1   0.2   0.3
 1.4   1.5   1.6
 1.9   1.8   1.7

我創建了一個新列，權重，即1/col3

col1  col2  col3  weight
 0.1   0.2   0.3   3.333
 1.4   1.5   1.6   0.625
 1.9   1.8   1.7   0.588

然后我對重量進行轉置和df.dot以獲得

col1  col2
2.32  2.66

Answer 1

我檢查了鏈接的答案，沒有使用np.dot ，而是DataFrame.dot ，我希望這應該更快，但是如果使用沒有巨大 RAM 的大型 DataFrames，它應該仍然很慢：

w = 1 / df.col3
arr = np.dot(df.to_numpy().T, w.to_numpy())

df1 = pd.DataFrame([arr], columns=df.columns)
print (df1)
      col1     col2  col3
0  2.32598  2.66299   3.0