データフレームの要素ごと掛け算について

Question

cv指数データが入っている、要素ごとの時系列データのデータフレーム(84rows 23col)と
w1要素のweightデータが入っているデータフレーム(1rows 23col)を計算したい。
weightデータの一列目✖️1列目の時系列データ全て
これを全ての要素で繰り返したいです。
エラーが出てしまうので解決したいです。```for idx in cv.index:
x =()
for i in range(len(w1)):
x[idx]+=w1＊cy.loc[idx,i]
コード

Comments

[YT0014]

タグdateは、日付や日付型などの問題の為のタグですが、ご質問内容には、日付であるが為に発生している問題とは思えません。該当タグの削除をお勧めします。
また、コードが提示されていますが、言語が明示されておりません。
言語を明示されると共に、その言語用のタグを追加されることをお勧めします。
なお、コードに関しては、コード用のマークダウンにてご提示ください。
最後に、タグの変更も含め、質問文は編集できますので、この質問の質問文などの修正にてご対応下さい。

Answer 1

元データの形式などが良くわからないのですが、やりたいことは以下のようなものだと思います。

>>> print(cv)
            cv0  cv1  cv2  cv3  cv4  cv5  cv6  cv7
2021-08-15  180  660  530  490  740  440   10  840
2021-08-16  770  800  900  580  100  270  320  230
2021-08-17  460  600   50  610  480  600  560  900
2021-08-18  490  860  950  760  330  720  450  990
2021-08-19  240  260  930  610  370  480  960  980
2021-08-20  290  120  670  570   90  360  690  830
2021-08-21  990  350  550  480  560  630  510  510
2021-08-22  920  150  920   90  650  490  690  430
2021-08-23  950  770   30  390  980  240  720  510
2021-08-24  860  750  540  690  800  140  760  980
>>> print(w)
   cv0  cv1  cv2  cv3  cv4  cv5  cv6  cv7
0  1.0  1.1  1.0  1.2  1.1  0.7  0.9  1.3
>>> x = pd.DataFrame(cv.values * w.values, index=cv.index, columns=cv.columns)
>>> print(x)
              cv0    cv1    cv2    cv3     cv4    cv5    cv6     cv7
2021-08-15  180.0  726.0  530.0  588.0   814.0  308.0    9.0  1092.0
2021-08-16  770.0  880.0  900.0  696.0   110.0  189.0  288.0   299.0
2021-08-17  460.0  660.0   50.0  732.0   528.0  420.0  504.0  1170.0
2021-08-18  490.0  946.0  950.0  912.0   363.0  504.0  405.0  1287.0
2021-08-19  240.0  286.0  930.0  732.0   407.0  336.0  864.0  1274.0
2021-08-20  290.0  132.0  670.0  684.0    99.0  252.0  621.0  1079.0
2021-08-21  990.0  385.0  550.0  576.0   616.0  441.0  459.0   663.0
2021-08-22  920.0  165.0  920.0  108.0   715.0  343.0  621.0   559.0
2021-08-23  950.0  847.0   30.0  468.0  1078.0  168.0  648.0   663.0
2021-08-24  860.0  825.0  540.0  828.0   880.0   98.0  684.0  1274.0

for文で回すこともできますが、実行速度は遅くなりますので、上記のコードのようにnumpyの掛け算を使う方が速いです。

Answer 2

全ては理解できないです。しかしこちらのサイトを参考に出来るようになりませんか？
pandasの loc , iloc　などを使ってみてください。
もしくはカラムとインデックスを直接指定するかです。

DataFrameの部分データを取り出す