Pandas匹配索引时用Series值乘DataFrame对应整行的实现方案

直接调用pandas内置的乘法运算方法即可，一行代码就能实现，底层做了性能优化，适配大数据量场景：

result = df.mul(ser, axis=0)

说明 #

1. pandas的二元运算会自动对齐两个操作对象的索引，不需要你手动为Series补充缺失索引对应的NaN值，未匹配到索引的行自动填充NaN
2. 参数axis=0指定按行维度匹配，即Series的索引和DataFrame的行索引对齐，匹配成功后该行所有列统一乘以Series对应的取值，无需逐列操作

输出结果和你给出的预期完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者switchback