pandas.DataFrame.dot

数据框。点（其他）

计算 DataFrame 和其他 DataFrame 之间的矩阵乘法。

此方法计算 DataFrame 与其他 Series、DataFrame 或 numpy 数组的值之间的矩阵乘积。

也可以称为使用。self @ other

参数：

其他系列、DataFrame 或类似数组

用于计算矩阵乘积的另一个对象。

返回：

系列或数据框

如果 other 是一个 Series，则将 self 和 other 之间的矩阵乘积作为 Series 返回。如果 other 是 DataFrame 或 numpy.array，则返回 np.array 的 DataFrame 中 self 和 other 的矩阵乘积。

也可以看看

Series.dot

系列的类似方法。

笔记

DataFrame 和其他数据帧的维度必须兼容才能计算矩阵乘法。此外，DataFrame 的列名和其他 DataFrame 的索引必须包含相同的值，因为它们将在乘法之前对齐。

Series 的 dot 方法计算内积，而不是这里的矩阵积。

例子

这里我们将 DataFrame 与 Series 相乘。

>>> df = pd.DataFrame([[0, 1, -2, -1], [1, 1, 1, 1]])
>>> s = pd.Series([1, 1, 2, 1])
>>> df.dot(s)
0    -4
1     5
dtype: int64

这里我们将一个 DataFrame 与另一个 DataFrame 相乘。

>>> other = pd.DataFrame([[0, 1], [1, 2], [-1, -1], [2, 0]])
>>> df.dot(other)
    0   1
0   1   4
1   2   2

请注意，点方法给出的结果与@相同

>>> df @ other
    0   1
0   1   4
1   2   2

如果 other 是 np.array，点方法也适用。

>>> arr = np.array([[0, 1], [1, 2], [-1, -1], [2, 0]])
>>> df.dot(arr)
    0   1
0   1   4
1   2   2

请注意对象的打乱不会改变结果。

>>> s2 = s.reindex([1, 0, 2, 3])
>>> df.dot(s2)
0    -4
1     5
dtype: int64