Pandas如何实现DataFrame与另一DataFrame单行按列匹配相乘

你运行代码得到全NaN结果，核心是两个匹配规则不满足：

• 两个DataFrame行索引未对齐：df1共4行、df2仅1行，pandas默认按行索引逐行匹配计算，匹配不到的位置直接返回空值
• level参数仅适用于多层索引场景，你当前使用的两个DataFrame都没有多层列索引，参数无效；同时df2包含Year列，和df1的列名无法完全匹配，进一步产生空值。

你只需要把df2的权重值提取为对应列的Series，利用pandas的广播特性逐行相乘即可，参考实现如下：

# 第一步：提取df2中2020年对应的权重，生成与df1指标列对应的Series
weights = df2.loc[df2['Year']==2020, ['ABC','DEF','XYZ']].iloc[0]

# 第二步：复制df1的Date列，对应指标列乘以权重
df3 = df1.copy()
df3[['ABC','DEF','XYZ']] = df1[['ABC','DEF','XYZ']] * weights

如果要使用mul方法实现，写法如下：

df3 = df1.copy()
df3[['ABC','DEF','XYZ']] = df1[['ABC','DEF','XYZ']].mul(df2[['ABC','DEF','XYZ']].iloc[0], axis=1)

两种写法运行后得到的结果都和你期望的一致：2020-01-31对应指标值为1.5、1.6、0.6，其余行按相同规则计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者heff