Pandas dot点积形状匹配仍报matrices are not aligned错误

pandas执行dot矩阵运算时，不会仅检查矩阵维度，还会严格对齐操作数的标签：要求左侧DataFrame的列标签，和右侧DataFrame的行标签取值、顺序完全匹配，才会执行运算，和numpy纯按维度、位置计算的逻辑有本质区别。
你构造的3阶方阵df2，列标签是['C1', 'C2', 'C3']，行标签是pandas默认生成的整数序列[0, 1, 2]，执行df2.dot(df2)时，左侧列标签和右侧行标签完全不匹配，哪怕维度符合方阵乘法要求，也会抛出ValueError: matrices are not aligned错误。

Excel的MMULT函数是纯按单元格位置做矩阵乘法，完全不依赖行、列标签，最稳妥的实现方式是调用DataFrame底层的numpy数组做运算，绕开pandas的标签对齐逻辑，代码如下：

import pandas as pd

# 原DataFrame构造代码
df2 = pd.DataFrame({'C1':[0, 0, 0.7],  
                   'C2':[0.5, 0, 0],
                    'C3':[0.7, 0.3, 0]
                   }
                 )

# 执行标准矩阵乘法，保留原DataFrame的行、列标签
df_result = pd.DataFrame(
    data=df2.values @ df2.values, # 等价写法：df2.values.dot(df2.values)
    index=df2.index,
    columns=df2.columns
)

print(df_result)

运行输出和预期结果完全一致：

C1   C2    C3
0  0.49  0.0  0.15
1  0.21  0.0  0.00
2  0.00  0.35 0.49

• 注意：df2.multiply(df2)实现的是逐元素相乘的哈达玛积，不是标准矩阵乘法，不符合需求，不要使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ugur