将1个数据帧乘以根据其索引值选择的另一个数据帧中的一行

Question

我在这个上面拔头发。

我有2个数据帧：

df1保存球员的位置(区域((前锋、中场或后卫(和一些的数据

游戏统计数据。

df1 = pd.DataFrame({'Zone': ['DEF', 'MID', 'FWD'], 'Tackles': [5, 10, 5], 'Goals': [0, 1, 1], 'Shots': [10, 5, 2]} , index=(['Player A', 'Player B', 'Player C']))
Zone  Tackles  Goals  Shots
Player A  DEF        5      0     10
Player B  MID       10      1      5
Player C  FWD        5      1      2

df2包含我想要应用的权重，用于计算每个玩家的表现指数。重量取决于球员的位置

df2 = pd.DataFrame({'Tackles': [1, 2, 4], 'Goals': [10, 5, 2], 'Shots': [3, 3, 1]}, index=(['FWD', 'MID', 'DEF']))
Tackles  Goals  Shots
FWD        1     10      3
MID        2      5      3
DEF        4      2      1

我想把df1中的每一行乘以df2 中对应的行

这就是我想要得到的：

Zone  Tackles  Goals  Shots  Index
Player A  DEF        5      0     10    30.0 (5*4 + 0*2 + 10*1)
Player B  MID       10      1      5    40.0 (10*2 + 1*5 +5*3)
Player C  FWD        5      1      2    21.0 (5*1 + 1*10 +2*3)

我试过的是：

df1['Index'] = (df1 * df2.loc[df1['Zone']]).sum(axis=1)

但它不起作用。。。

提前非常感谢您的帮助

Answer 1

附加临时Zone作为df1:的索引

df1['Index'] = df1.set_index('Zone', append=True).mul(df2, level=1).sum(axis=1).values
print(df1)
# Output
Zone  Tackles  Goals  Shots  Index
Player A  DEF        5      0     10     30
Player B  MID       10      1      5     40
Player C  FWD        5      1      2     21