pandasのDataframeの各列に一律の処理をする

Question

#やりたいこと

multiple = [1, 2, 3....]とリストがあるとき、DataFrameの0行目を1倍、1行目を2倍、3行目を3倍... としていって、掛け算し終わった後のDataFrameを取得したいと思っています。

以下のようなイメージです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20],
    'B': [10, 20]},
    index=[1, 2])

#	A	B
#1	10	20
#2	10	20

# 各列を何倍するか
multiple = [2, 3]


# ほしい結果

#	A	B
#1	20	60
#2	20	60

どの列を何倍するかは、リスト形式でmultiple = [2, 3]のような形で持っているとします。

この処理がどうもうまくできません。

df['A'] * 2 と、1列ずつ手作業で処理する方法ではなく、列が増えても対応できるようにループでやりたいです。

試したこと

いろいろトライしたのですが、エラーで全くうまくいってないので、やりたかったことのイメージがわかりやすい（気がする）失敗例だけ書きます。。伝わればよいのですが。。

df_new = pd.DataFrame()

count =0
for _, data in df.iteritems():
　　　　　　　　# dataの1個目はSeriesになってるはずですが、この時点で乗算ができません。。
    series = data[1] * multiple[count]
    pd.concat([df_new, series.to_frame()])
    count += 1

教えていただけますと幸いです。

何卒よろしくおねがいします。

Answer 1

質問文で、行と列がごっちゃになっていますが、
シンプルに下記でほしい結果が得られると思います。

df_new = df * multiple

Comments

[keiji_kc]

なんと！！！！！！！！

大変失礼しました。ありがとうございます。

（行列がおかしくなってて混乱させて申し訳ございませんでした）

[keiji_kc]

（追記）行列修正しておきました。