如何用Pandas实现两个DataFrame的特定乘法生成新DataFrame？

你要的是把df1的val和df2每个年份对应的val做乘积生成新的年份列，直接用Pandas的广播特性就能搞定，不用转矩阵，步骤如下：

1. 先把df2转成以年份为索引的Series，方便后续匹配：

yr_vals = df2.set_index('yr')['val']

2. 用df1的val和这个Series做乘法，Pandas会自动广播，生成包含所有年份列的DataFrame：

year_cols = df1['val'].mul(yr_vals)

3. 最后把这个年份列的DataFrame和原df1拼接起来，就是目标结果：

df = pd.concat([df1, year_cols], axis=1)

完整代码示例：

import pandas as pd

# 初始化df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'id':['a','b','c'], 'val':[1,2,3]})
df2 = pd.DataFrame({'yr':['2010','2011','2012'], 'val':[4,5,6]})

# 生成年份列
yr_vals = df2.set_index('yr')['val']
year_cols = df1['val'].mul(yr_vals)

# 拼接得到目标df
df = pd.concat([df1, year_cols], axis=1)
print(df)

运行后输出就是你要的结果：

id  val  2010  2011  2012
0  a    1     4     5     6
1  b    2     8    10    12
2  c    3    12    15    18

这个方法完全用Pandas原生操作实现，比转矩阵更简洁，也更贴合Pandas的使用习惯。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者itthrill