建议使用什么方法计算pandas数据帧中选定列的加权和?

w .

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 
                   'b': [10,20,30], 
                   'c': [100,200,300],
                   'd': [1000,2000,3000]})
w = {'a': 1000., 'c': 10.}

我自己想出了一些选择(见下文),但看起来都有点复杂。这个基本用例没有直接的pandas操作吗?有点像 df.wsum(w) ?

我试过了 pd.DataFrame.dot ,但它会引发值错误:

df.dot(pd.Series(w))
# This raises an exception:
# "ValueError: matrices are not aligned"

通过为每列指定一个权重可以避免异常,但这是 不

w = {'a': 1000., 'b': 0., 'c': 10., 'd': 0. }
df.dot(pd.Series(w)) # This works

如何计算列子集上的点积?或者,可以在应用点操作之前选择感兴趣的列,或者利用pandas/numpy忽略的事实 nan s计算(按行)和时(见下文)。

w = {'a': 1000., 'c': 10.}

# 1) Create a complete lookup W.
W = { c: 0. for c in df.columns }
W.update(w)
ret = df.dot(pd.Series(W))

# 2) Select columns of interest before applying the dot product.
ret = df[list(w.keys())].dot(pd.Series(w))

# 3) Exploit the handling of NaNs when computing the (row-wise) sum
ret = (df * pd.Series(w)).sum(axis=1)
# (df * pd.Series(w)) contains columns full of nans