我想基于第三列中的条件，将（适当的）DataFrame的一列中的值乘以另一列中的值。例如：
data = pd.DataFrame({'a': [1, 33, 56, 79, 2], 'b': [9, 12, 14, 5, 5], 'c': np.arange(5)})
data.loc[data.a > 10, ['a', 'b']] *= data.loc[data.a > 10, 'c']
我想做的就是根据条件将“ a”和“ b”的值乘以“ c”中相应的（同一行）值。但是，以上代码仅会导致NaN值处于所需范围内。
我发现最接近的解决方法是执行此操作：
data.loc[data.a > 10, ['a', 'b']] = (data.loc[data.a > 10, ['a', 'b']].as_matrix().T * data.loc[data.a > 10, 'c']).T
可以，但是似乎缺少一种更好的（更Pythonic的）方式。
您可以使用mul（...，axis = 0）方法：
In [122]: mask = data.a > 10
In [125]: data.loc[mask, ['a','b']] = data.loc[mask, ['a','b']].mul(data.loc[mask, 'c'], 0)
In [126]: data
Out[126]:
a b c
0 1 9 0
1 33 12 1
2 112 28 2
3 237 15 3
4 2 5 4
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