我测试了这两个片段，df 除了df.columns 之外共享相同的结构，那么是什么导致它们之间的差异呢？我应该如何更改我的第二个代码段，例如，我应该始终使用 pandas.DataFrame.mul 还是使用其他方法来避免这种情况？
# test1
df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(10, 10))) \
.assign(Count=np.random.rand(10))
df.iloc[:, 0:3] *= df['Count']
df
Out[1]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Count
0 26.484949 68.217006 4.902341 61 10 13 31 15 10 11 0.645974
1 56.845743 70.085965 28.106758 79 56 47 82 83 62 40 0.934480
2 33.590667 78.496281 1.634114 94 3 91 16 41 93 55 0.326823
3 51.031974 15.886152 26.145821 67 31 20 81 21 10 8 0.012706
4 47.156128 82.234199 10.458328 24 8 68 44 24 4 50 0.517130
5 18.733256 61.675649 23.531239 74 61 97 20 12 0 95 0.360815
6 4.521820 26.165427 26.145821 68 10 77 67 92 82 11 0.606739
7 24.547026 62.610129 23.531239 50 45 69 94 56 77 56 0.412445
8 52.969897 75.692843 9.804683 73 74 5 10 60 51 77 0.125309
9 21.963128 30.837825 19.609366 75 9 50 68 10 82 96 0.687966
#test2
df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(10, 10))) \
.assign(Count=np.random.rand(10))
df.columns = ['find', 'a', 'b', 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'Count']
df.iloc[:, 0:3] *= df['Count']
df
Out[2]:
find a b 3 4 5 6 7 8 9 Count
0 NaN NaN NaN 63 63 47 81 3 48 34 0.603953
1 NaN NaN NaN 70 48 41 27 78 75 23 0.839635
2 NaN NaN NaN 5 38 52 23 3 75 4 0.515159
3 NaN NaN NaN 40 49 31 25 63 48 25 0.483255
4 NaN NaN NaN 42 89 46 47 78 30 5 0.693555
5 NaN NaN NaN 68 83 81 87 7 54 3 0.108306
6 NaN NaN NaN 74 48 99 67 80 81 36 0.361500
7 NaN NaN NaN 10 19 26 41 11 24 33 0.705899
8 NaN NaN NaN 38 51 83 78 7 31 42 0.838703
9 NaN NaN NaN 2 7 63 14 28 38 10 0.277547
最佳答案
df.iloc[:,0:3] 是一个包含三个系列的数据框，名为 find、a 和 b。 df['Count'] 是一个名为 Count 的序列。当您将它们相乘时，Pandas 会尝试匹配同名系列，但由于没有，它最终会为所有插槽生成 NaN 值。然后它将这些 NaN:s 分配回数据框。
我认为将.mul 与适当的axis= 一起使用是解决此问题的方法，但我对此可能是错误的。 .
关于python - 如果数据框有列名，是什么导致不同的时间函数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/70199268/