首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在pandas中,如何将n*m的DataFrame与1*m的DataFrame相乘?

在pandas中,可以使用dot()函数将一个nm的DataFrame与一个1m的DataFrame相乘。dot()函数是DataFrame对象的一个方法,用于执行矩阵乘法操作。

具体操作步骤如下:

  1. 假设我们有一个nm的DataFrame称为df1,和一个1m的DataFrame称为df2
  2. 使用dot()函数将df1df2相乘,语法为:result = df1.dot(df2)
  3. 执行完上述操作后,将得到一个新的DataFrame对象result,其维度为n*1。

需要注意的是,dot()函数要求两个DataFrame对象的列数必须相同,即m必须相等。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个n*m的DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建一个1*m的DataFrame
df2 = pd.DataFrame([[2, 4, 6]])

# 将df1与df2相乘
result = df1.dot(df2)

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
    0
0  28
1  64
2  100

在这个示例中,df1是一个33的DataFrame,df2是一个13的DataFrame。通过dot()函数将它们相乘,得到一个新的3*1的DataFrame result,其中的元素分别为28、64和100。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云官网:https://cloud.tencent.com/
  • 云服务器CVM:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库MySQL:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 云原生容器服务TKE:https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 人工智能AI:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 物联网IoT Hub:https://cloud.tencent.com/product/iothub
  • 移动开发移动推送:https://cloud.tencent.com/product/umeng_push
  • 云存储COS:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 区块链BaaS:https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 元宇宙:https://cloud.tencent.com/solution/metaverse
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas | DataFrame排序汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...所以我们排序时候需要指定我们想要排序轴,也就是axis。 默认情况我们是根据行索引进行排序,如果我们要指定根据列索引进行排序,需要传入参数axis=1。 ?...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

4.5K50

pandas | DataFrame排序汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...所以我们排序时候需要指定我们想要排序轴,也就是axis。 默认情况我们是根据行索引进行排序,如果我们要指定根据列索引进行排序,需要传入参数axis=1。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。

3.8K20

pandas | 详解DataFrameapplyapplymap方法

今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...函数映射 pandas另外一个优点是兼容了numpy当中一些运算方法和函数,使得我们也可以将一些numpy当中函数运用在DataFrame上,这样就大大拓展了使用方法以及运算方法。...比如我们可以这样对DataFrame当中某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数作用域并不只局限元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上函数。...总结 今天文章我们主要介绍了pandas当中applyapplymap使用方法, 这两个方法我们日常操作DataFrame数据非常常用,可以说是手术刀级api。

2.9K20

Numpy和pandas使用技巧

可以创建数组时候np.array(ndmin=)设置最小维度 ndarray.shape 数组维度,对于矩阵,nm列,不改变原序列 ndarray.size 数组元素总个数...,相当于shapen*m值,改变原序列 ndarray.itemsize,数组每个元素大小,以字节为单位 ndarray.dtype 数组元素类型 ndarray.nbytes...0矩阵 np.identity(n,type) 创建指定阶数指定元素类型单位矩阵 np.eye(n, M, k, dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素为1,其他位置为0.n: 返回矩阵行数...7、NumPy 线性代数 △ n.dot() 数组元素点积,即元素对应相乘n.matmul() 两个数组矩阵积4 △ n.linalg.det() 求行列式值 △ n.linalg.inv...-1] jupyter notebook 快捷键 #将代码块分割:点到选中行Ctrl+Shift+- #将代码块合并:使用Shift选中需要合并框,Shift+m #代码块前增加新代码块,按a;代码块后增加新代码块

3.5K30

Python科学计算:Pandas

在数据分析工作Pandas使用频率是很高,一方面是因为Pandas提供基础数据结构DataFramejson契合度很高,转换起来就很方便。...NumPy数据结构是围绕ndarray展开,那么Pandas核心数据结构是什么呢?...,比如对于DataFrame,我们新增两列,其中’new1’列是“语文”和“英语”成绩之和m倍,'new2’列是“语文”和“英语”成绩之和n倍,我们可以这样写: def plus(df,n,m):...axis=1代表按照列为轴进行操作,axis=0代表按照行为轴进行操作,args是传递两个参数,即n=2, m=3,plus函数中使用到了nm,从而生成新df。...我重点介绍了数据清洗操作,当然Pandas同样提供了多种数据统计函数。 最后我们介绍了如何将数据表进行合并,以及Pandas中使用SQL对数据表更方便地进行操作。

1.9K10

Python数据结构算法-M个数找K个最小

题目:输入M个数,从中找到K个最小数 比如输入10,-9,0,100,90,1,4,-9;找到最小3个数为:-9,-9,0 1这道题最坏办法是对M个数进行排序,排序算法最好时间复杂度是o(mlogm...A,然后下一个数跟A对比,比A大则不要,比A小则入选,如此循环;时间复杂度是o(m*k) 4 最后一种是对方法3一个优化,找数组K个数中最大数时,最好时间复杂度是用大根堆方式,时间复杂度是logk...代码思路: 对前k个数,进行建立大根堆;建立大根堆时,从(k-1)/2位置开始向上进行调整; 然后对后面m-k个数据,一个数据一个数据根节点进行大小对比,比根节点小,用这个值替换根节点,然后在从根节点对堆进行调整...这样最后堆里内容就是要输出内容 下面是第四种方式代码: ''' 查找最小k个元素 题目:输入n个整数,输出其中最小k个。...例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小4个数字为1,2,3和4 ''' def adjustHeap(heap, page): ''' 堆调整 param

1.3K10

python动态规划解决矩阵连乘

矩阵连乘问题描述         给定n个矩阵:A1,A2,…,An,其中AiAi+1是可乘,i=1,2…,n-1。确定计算矩阵连乘积计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要数乘次数最少。...建立递归关系(状态转移方程) 设 Ai…Aj相乘 最小数乘次数存储于m[i][j]。 S[i][j]存储最佳断开位置。...—n+1个 当i=j时,m[i][j] = 0; 当i<j时,m[i][j] = m[i][k]+m[k+1][j]+Pi-1PkPj ki,j之间取值,取值范围为i<=k<j 有递推关系如下:...Ai…Ak,Ak+1…Aj最优划分也包含在Ai…Aj最优划分 计算出最优值m[i][j]后,可递归地由s[i][j]构造出相应最优解。...print(")", end='') MatrixMultiplication(input) dm = DataFrame(m, index=list(range(1, input+1)), columns

1.4K20

时间序列数据处理,不再使用pandas

而对于多变量时间序列,则可以使用带有多列二维 Pandas DataFrame。然而,对于带有概率预测时间序列,每个周期都有多个值情况下,情况又如何呢?...数据存储 darts_group_df[0] ,商店 2 数据存储 darts_group_df[1] ,以此类推。...绘图语法 Pandas 一样简单。只需执行 .plot(): darts_df.plot() 图(7):10个序列曲线图 Darts--单变量 Pandas 序列 如果我们只有一个序列呢?...比如一周内商店概率预测值,无法存储二维Pandas数据框,可以将数据输出到Numpy数组。...熟悉了Darts和Gluonts数据结构后,我们将继续学习Sktime、pmdarima和Prophet/NeuralProphet数据格式,它们pandas兼容,因此无需进行数据转换,这将使学习变得更加容易

10710

几个方法帮你加快Python运行速度

= False if '100m' in items: found = True 02 矢量化取代循环 尽量使用基于C构建Python库,例如Numpy,Scipy和Pandas,并且利用矢量化同时处理来取代程序编写多次处理数组单个元素循环...举例如下:在对数组每个元素求平方时直接用数组相乘,而不是两个for循环。...那么执行操作时可以使用Pythonmultiproccessing。...它帮助我处理数据框数值函数和并行numpy。 我甚至试图集群上扩展它,它就是这么简单!...我们必须确保代码不会在循环中反复执行相同计算。第二不要为集合每个记录打开/关闭IO连接。第三要确保不需要时不创建新对象实例。通过大量编程练习,掌握一些高级编程方法对你十分重要。

4.3K10

Python基础学习之Python主要

]  [ 1.]] Scipy ,分解LU方法有两种:1.标准方法是scipy.linalg.lu 该方法返回三个矩阵L,U,P。...2.方法lu_factorlu_solve结合起来使用,L和U一起存储n*n数组,存储序列矩阵P信息只需要一个n整数向量即轴向量来完成。  ...(1Pandas数据结构series:  Series 由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组之有关数据标签(即索引)组成。它字符串表现形式为:索引左边  值右边  例1. ...数据结构DataFrame  DataFramepandas主要数据结构之一,是一种带有二维标签二维对象,DataFrame结构数据有一个行索引和列索引,且每一行数据格式可能是不同。...例:DataFrame创建和一些基本操作:  from pandas import DataFrame    #从pandas引用DataFrame  from pandas import Series

1K10

2022-12-22:给定一个数字n,代表数组长度,给定一个数字m,代表数组每个位置都可以1~m之间选择数字,所有长度为n

2022-12-22:给定一个数字n,代表数组长度, 给定一个数字m,代表数组每个位置都可以1~m之间选择数字, 所有长度为n数组,最长递增子序列长度为3数组,叫做达标数组。...返回达标数组数量。 1 <= n <= 500, 1 <= m <= 10, 500 * 10 * 10 * 10, 结果对998244353取模, 实现时候没有取模逻辑,因为非重点。...).take(n as usize).collect(); return process1(0, n, m, &mut a); } fn process1(i: i32, n: i32, m:...// n : 一共长度! // m : 每一位,都可以1~m随意选择数字 // 返回值:i..... 有几个合法数组!...// 尤其是理解ends数组意义! fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!

87550

00.数据结构关于浮点数运算越界问题1.数据结构2.Pandas两种常用数据结构3.Series系列4.DataFrame数据框

数据结构 指相互之间存在n种特定关系数据类型集合。...2.Pandas两种常用数据结构 类型 注释 Series 系列 DataFrame 数据框 使用前需要将pandas 模块引入 from pandas import Series, DataFrame...import pandas as pd 3.Series系列 类似一维数组(ndarray)对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及之相关数据标签(索引)组成,用于存储一行或一列数据。...#判断值是否序列 #错误方法 '2' in x #正确方法 '2' in x.values #序列切片 #范围值(索引)切片 x Out[47]: first a second...Aa F 1 22 Bb F 2 23 Cc M 4.2 查询DataFrame 4.2.1 查询行标签列标签 df Out[16]: age name sex 0

1.1K10

Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据效率对比

来源:Deephub Imba本文约1400字,建议阅读15分钟 Pandas 中有很多种方法可以进行DF合并。本文将研究这些不同方法,以及如何将它们执行速度对比。...让我们看看下面的例子,我们如何将单索引 DataFrame 多索引 DataFrame 连接起来; import pandas as pd   # a dictionary to convert...concat() 方法可以垂直方向(axis=0)和水平方向(axis=1)上连接 DataFrame。...让我们看一个如何在 Pandas 执行连接示例; import pandas as pd   # a dictionary to convert to a dataframe data1 = {'...Second_Class   30   2       Same_day   40   3 Standard Class   50 Merge和Join效率对比 Pandas Merge Joins

1.3K10

使用TabPy将时间序列预测Tableau进行集成

在这篇文章,我们将特别关注时间序列预测。 我们将使用三个时间序列模型,它们是使用python建立超级商店数据集(零售行业数据)。...我们将使用jupyter notebook 来构建我们python代码,然后转移到Tableau。 本文旨在演示如何将模型Tableau分析扩展集成,并使其无缝使用。 为什么Tableau?...Tableau有内置分析扩展,允许与其他平台集成。 ? 本例,我们选择TabPy。 ? 您可以在上面描述弹出窗口中测试Tableau连接。..._arg2,_arg3): import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np...你可以选择Tableau创建一个参数来模型之间切换。 需要注意一个关键点是,我们需要适应Tableau预测周期(我们例子以月为单位),以便为TabPy返回值腾出空间。

2.1K20

python数据分析——Python数据分析模块

例如,商业分析,我们可以使用Python数据分析模块来分析销售数据、用户行为数据等,从而制定更有效市场策略。金融风控,我们可以利用这些工具来识别风险点、预测市场走势等。...医疗研究,Python数据分析模块可以帮助我们分析病人医疗数据、基因数据等,从而推动医学进步。...numpy模块,除了arrange方法生成数组外,还可以使用 np.zeros((m,n))方法生成m行,n0值数组; 使用np.ones((m, n))方法生成m行,n填充值为1数组...; 使用np. eyes (m, n)方法生成m行,n对角线位置填充为1矩阵; 使用random方法生成随机数组。...DataFrame由多个Series组成,DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵,但之不同是,DataFrame必须同时具有行索引和列索引。

18410
领券