使用DataFrame.mul時出錯，涉及到ndarray

我參考這篇文章，Get dot-product of dataframe with vector, and return dataframe, in Pandas，使用DataFrame.mul。

我的問題的代碼是這樣
使用DataFrame.mul時出錯，涉及到ndarray

df.mul(weight)

其中重量是具有形狀（17L，1L） 'numpy.ndarray' 的數據類型，並且打印結果是

[[ 2.37005330e-07] 
[ 2.80515078e-07] 
[ 2.80267682e-07] 
[ 2.79124521e-07] 
[ 2.01799847e-07] 
[ 2.71495529e-07] 
[ 2.81640566e-07] 
[ 2.30099310e-07] 
[ 1.95221059e-07] 
[ 2.10244387e-07] 
[ 2.82483251e-07] 
[ 2.29050342e-07] 
[ 9.99996381e-01] 
[ 8.95340469e-08] 
[ 3.90767576e-08] 
[ 2.31231511e-07] 
[ 2.79852240e-07]]

其中Df是一個形狀爲[20208 rows x 17列]的數據框對象，其打印結果類似於

     12&88 17&123 .... 
modified datetime       
2015-09-07 09:19:00 1.000000 1.000000 .... 
2015-09-07 09:30:00 1.000000 1.000000 .... 
2015-09-07 09:31:00 1.000000 0.974714 .... 
2015-09-07 09:32:00 1.000000 0.978203 .... 
2015-09-07 09:33:00 1.000000 0.978203 .... 
2015-09-07 09:34:00 1.000000 0.990576 .... 
....

但是，當我執行df.mul（重量），它發生

ValueError: Shape of passed values is (1, 17), indices imply (17, 20208)

我試圖更簡單的陣列形狀（17L）並且沒有使用df.mul.so不知是否應該改變問題重量到ndarray到陣列，但對我來說很難。如何改變或者有沒有更好的主意來解決這個問題？非常感謝你的幫助！

這裏是我的原代碼

weight, means, stds = optimal_portfolio(result_framea.transpose()) 

    c , b= test.pairs_trade(load_path, sNo_list[0]) 
    result_frame = pd.DataFrame(index = c.index) 
    for i, sNo in enumerate(sNo_list): 
     c,b = test.pairs_trade(load_path, sNo) 
     result_frame[sNo[0]+'&'+sNo[1]] = c['returns'] 
    df=result_frame.fillna(method='pad')

各地都很好，直到後df.mul（重量）的時刻。再次謝謝你！

來源

2016-04-13 Yui Hung Cheung

你可以試試'df.mul（weight，axis = 0）'基本上它使用次軸來對齊由於廣播規則 – EdChum

我也嘗試axis = 1後axis = 0，仍然是相同的值錯誤。 –

但是當我隨機設置一個像數組一樣的新「權重」（[1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1]），它可以工作。 –

從help(pd.DataFrame.mul)：

mul(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None) unbound pandas.core.frame.DataFrame method

Multiplication of dataframe and other , element-wise (binary operator mul).

Equivalent to dataframe * other , but with support to substitute a fill_value for missing data in one of the inputs.

這表明，在最簡單的情況df.mul只會執行相應陣列的numpy的風格乘法。所以，你試圖將形狀爲(20208,17)的數組與形狀(17,1)中的一個相乘。這不起作用。

array broadcasting在numpy中的工作方式是，具有某些奇異維度的數組可以通過numpy自動擴展，以便將它們與算術運算中的其他更大的數組進行匹配。值得注意的是，如果其中一個陣列具有較小的尺寸，則假定單體尺寸爲，其中前導單元爲。

因此，例如，下面的陣列形狀可以成倍/添加/分/等一起沒有問題：

(1,17)和(20208,17)因爲非單尺寸相符
(17,)和(20208,17)因爲首先隱含地與(1,17)兼容（假定前導單獨尺寸）
（5,1,17）and（1,20208,17）(or just（20208,17）`）

以下不能播在一起：

(1,16)和(20208,17)因爲有尺寸不符
(16,) and（20208,17）because the mismatch is there even after implicitly expanding the first one to shape（1,16）`
爲(17,1)和(20208,17)現在顯而易見的原因

問題是，熊貓顯示

ValueError: Shape of passed values is (1, 17), indices imply (17, 20208)

同樣看起來像這樣在numpy的（嘗試np.random.rand(17,1)*np.random.rand(20208,17)）：神祕的錯誤消息，你在你的問題引述

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (17,1) (20208,17)

後者的錯誤是清澈的，並會可能救你很多頭部劃傷。

解決方案很簡單：reshape您的形狀爲(17,1)（2d數組中的列向量）的重量數組形成(17,)（1d數組）。這可以與您的大型陣列廣播。要做到這一點，只需撥打reshape與-1尺寸參數，告訴numpy的，以確定您的一維數組的長度：

df.mul(weight.reshape(-1))

注意，resut將是相同的shape的數據df，但每列將乘以從weight相應的元素。

來源

2016-04-15 23:27:27

使用DataFrame.mul時出錯，涉及到ndarray

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