乘以一個DataFrame與重複的索引值

Question

我想乘以一個DataFrame與系列，其中DataFrame具有完全相同的系列索引，儘管有重複的索引值。期望的結果是DataFrame中的每一行都會根據索引的值乘以Series中的相應值。

乘以重複的索引值的一系列完美的作品：

import pandas as pd 
weights = pd.Series([10, 100], [0, 1]) 
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], [0, 0, 1, 1]) 
s.mul(weights) 

產生預期的結果：

0  10 
0  20 
1 300 
1 400 

乘以重複的索引值的數據幀，但是，產生ValueError異常：不能重新編制來自複製軸：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [-1, -2, -3, -4]}, [0, 0, 1, 1]) 
df.mul(weights, axis=0) 
... 
ValueError: cannot reindex from a duplicate axis 

我如何獲得以下結果？

 a b 
0 10 -10 
0 20 -20 
1 300 -300 
1 400 -400 

編輯：

一種選擇是第一系列重新索引權重：

df.mul(weights.reindex(df.index, method='ffill'), axis=0) 

Answer 1

如何使用apply方法，以便您可以通過列乘數據幀列？

df.apply(lambda col: col.mul(weights)) 

#  a b 
#0 10 -10 
#0 20 -20 
#1 300 -300 
#1 400 -400