如何有效地为python数据帧中的每一行乘以某个值

Question

我有一个数据框和一个系列，数据框是关于每个受访者成本的基础数据，系列是应该乘以基础数据的贴现率。例如，基础数据是（数据框）：      cost1  cost2John    100     50Tom      50    100Andy     50    200Mark     80    300和折扣数据是（系列）：John    0.7Tom     0.6Andy    0.9Mark    0.5因此，所需的输出是：      cost1  cost2John     70     35Tom      30     60Andy     45    180Mark     40    150我想出的方法是：customer_list = base.index.tolist()for k in customer_list:    base.loc[k] = base.loc[k]*discount.loc[k]这有效（给了我所需的输出），但我觉得它效率很低。在我的实际应用中，dataframe 非常大，所以运行这样的迭代需要相当长的时间。对有效计算有什么建议吗？我认为可能有一些有效的方法可以使用索引来进行整体计算。（基础*折扣当然没有用...）

Answer 1

使用mul带有axisPARAM：

df.mul(df2, axis=0)

      cost1  cost2

John   70.0   35.0

Tom    30.0   60.0

Andy   45.0  180.0

Mark   40.0  150.0