numpy - 在 pd.dataframe 中循环列表和连接

Question

我正在尝试将 DataFrame 与 numpy 数组相乘，如下所示：

import numpy as np
from pandas import*
import pandas as pd

C = np.arange(30).reshape(5, 6)

df = pd.DataFrame(np.arange(48).reshape((8, 6)), columns=list('abcdef'))
pxc = df / df.shift(1) - 1

def concatArrays(A, B):
     cArrays_0 = np.sum(A[0,]*B, axis=1)
     cArrays_1 = np.sum(A[1,]*B, axis=1)
     cArrays_2 = np.sum(A[2,]*B, axis=1)
     cArrays_3 = np.sum(A[3,]*B, axis=1)
     cArrays_4 = np.sum(A[4,]*B, axis=1)
     #(...)

     pieces = [cArrays_0, cArrays_1, cArrays_2, cArrays_3, cArrays_4] #(...)
     concatenated = concat(pieces, axis=1, join='outer')
     return concatenated

print concatArrays(C, pxc) 

我想创建一个循环，以便无论 C 中的列表数量如何，'concatenated 都是自动的，避免手动编写每个 cArray_i。

谢谢

Answer 1

强烈怀疑

def concatArrays(A, B):

     pieces = [a*B for a in A] #(...)
     concatenated = concat(pieces, axis=1, join='outer')
     return concatenated

可以解决问题，但这取决于在pandas迭代数据帧方面是否像我预期的那样表现。