我有这两个数据结构:
a = np.array([1,2,3])
ts = pd.TimeSeries([1,2,3])
最后我想得到的是:
1 2 3
2 4 6
3 6 9
最佳答案
可以使用外积:
In [490]: np.outer(a, ts)
Out[490]:
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
或者先垂直对齐其中一个:
In [491]: a * ts[:, None]
Out[491]:
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])
请注意,奇怪的索引只是使它成为一个列向量:
In [493]: ts[:, None]
Out[493]:
array([[1],
[2],
[3]])
通过向形状添加一个额外的 length-1 维度:
In [494]: ts[:, None].shape
Out[494]: (3, 1)
关于python - numpy array elementwise 乘以 Pandas 时间序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22358174/