如何对结构与列名相同的DataFrame仅数字列执行乘法运算？

以下是针对两个结构、列名完全一致的DataFrame，仅对数字列做乘法的可行方案：

核心思路 #

1. 识别出DataFrame中的数字列（int、float等类型）
2. 对两个DataFrame的对应数字列执行乘法
3. 保留原DataFrame的字符列，与运算后的数字列合并（或直接替换原数字列）

简洁实现代码 #

直接复制其中一个DataFrame作为结果模板，将数字列替换为两DataFrame对应列的乘积：

import pandas as pd

# 示例DataFrame（结构、列名一致）
df1 = pd.DataFrame({
    'category': ['Electronics', 'Clothing', 'Food'],
    'price': [500, 120, 30],
    'discount_rate': [0.8, 0.75, 0.9]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'category': ['Electronics', 'Clothing', 'Food'],
    'price': [2, 3, 1],
    'discount_rate': [1.05, 1.1, 0.95]
})

# 筛选所有数字类型的列
numeric_cols = df1.select_dtypes(include='number').columns

# 复制df1作为结果基础，替换数字列为乘积
final_df = df1.copy()
final_df[numeric_cols] = df1[numeric_cols] * df2[numeric_cols]

# 输出结果
print(final_df)

代码说明 #

• select_dtypes(include='number')：自动筛选出所有数字类型的列（包含int、float、integer、float64等），无需手动指定列名
• df1.copy()：保留原DataFrame的字符列结构和内容，避免直接修改原数据
• 直接赋值替换数字列：确保字符列完全保留，数字列更新为两DataFrame的乘积

扩展验证 #

如果需要确认筛选的数字列是否正确，可以先打印列名：

print("数字列：", numeric_cols.tolist())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abin Benny