我正在try 从两个数据帧构建两个因素的交互作用,就像多元线性回归中通常所做的那样,以寻找多级别交互作用.我们正在try 构建一个排序表,其中包含每个数据帧中所有可能的列产品:
编辑:最初我说的是互联,我的意思是互动
df1 = pd.DataFrame({"A1":[1,1,1,1],
"A2":[1,2,3,4],
"A3":[3,3,3,3]})
df1
A1 A2 A3
0 1 1 3
1 1 2 3
2 1 3 3
3 1 4 3
df2 = pd.DataFrame({"B1":[1,2,3,4],
"B2":[10,10,10,10]})
df2
B1 B2
0 1 10
1 2 10
2 3 10
3 4 10
我希望df1`*df2的输出为:
A1*B1 A1*B2 A2*B1 A2*B2 A3*B1 A3*B2
0 1 10 1 10 3 30
1 2 10 4 20 6 30
2 3 10 9 30 9 30
3 4 10 16 40 12 30
我觉得我真的错过了一些关于Dot产品的东西.但无论我用哪种方法,当我try df1 @ df2
次时,我都会得到"矩阵不对齐"
我从df1.T @ df2
得到了我不想要的结果
df1.T @ df2
B1 B2
A1 10 40
A2 30 100
A3 30 120
我已经try 了几种列表理解方法,但我似乎无法实现这种神奇的效果.