迭代一个 df 并将值乘以另一个 df 的值

Question

我的 df1 看起来像 this:It 包含 3 个独特的项目 id。date 开始于 01-01-22 并结束于01-12-28

id	date	p50	p90
apv1	01-01-22	1000	1000
apv2	01-01-22	1000	1000
tsso	01-01-22	1202	2005
apv1	01-02-22	1000	2000
apv2	01-02-22	1400	5000
tsso	01-02-22	200	1000
.	.	.	.
.	.	.	.
.	.	.	.
apv1	01-11-28	305	400
apv2	01-11-28	300	200
tsso	01-11-28	250	499
apv1	01-12-28	100	290
apv2	01-12-28	145	650
tsso	01-12-28	299	179

df2 看起来像这样：

mth	month	pct
01	january	0.042
02	febuary	0.055
03	march	0.089
04	april	0.097
05	may	0.10
06	june	0.11
07	july	0.127
08	august	0.114
09	sept	0.091
10	oct	0.068
11	nov	0.043
12	dec	0.038

我想将 df1 的每个值 p50 乘以 df2 的值 pct mth 或 month 值等于 df1 中 date 的月份。 p90.

同样

最终 df 应该是这样的：

id	date	p50	p90
apv1	01-01-22	1000*0.042	1000*0.042
apv2	01-01-22	1000*0.042	1000*0.042
tsso	01-01-22	1202*0.042	2005*0.042
apv1	01-02-22	1000*0.055	2000*0.055
apv2	01-02-22	1400*0.055	5000*0.055
tsso	01-02-22	200*0.055	1000*0.055
.	.	.	.
.	.	.	.
.	.	.	.
apv1	01-11-28	305*0.043	400*0.043
apv2	01-11-28	300*0.043	200*0.043
tsso	01-11-28	250*0.043	499*0.043
apv1	01-12-28	100*0.038	290*0.038
apv2	01-12-28	145*0.038	650*0.038
tsso	01-12-28	299*0.038	179*0.038

Answer 1

只需 assign 月列使用日期列。然后按月 merge 两个数据帧。最后，运行与需要的列相乘：

final_df = (
    df1.assign(mth = lambda x: pd.to_datetime(x["date"]).dt.strftime("%m"))
       .merge(df2, on="mth")
       .assign(
           p50 = lambda x: x["p50"].mul(x["pct"]),
           p90 = lambda x: x["p90"].mul(x["pct"])
       )
)

Answer 2

您应该能够使用 map 来修改您的数据：

s = df2.set_index('mth')['pct']
pct = pd.to_datetime(df1['date']).dt.strftime('%m').map(s)

df1[['p50', 'p90']] *= pct

迭代一个 df 并将值乘以另一个 df 的值

iterate over a df and multiply the values by the values of another df

python

loops

dataframe

pandas