如何根据行的“属性”将数据帧行乘以数组？

我有一个大熊猫数据框 DF，它几乎占用了我所有的 RAM。 它的索引始终是以下之一：“c1”、“c2”、“c3”。

    0   1   2  ...  n
i            
c1  1   8  15
c2  2   9  16
c1  3  10  17
c3  4  11  18
c2  5  12  19
c1  6  13  20
c3  7  14  21
...

我还有一本字典，其中的键与数据帧索引标签“匹配”。这些值是长度为 n 的列表/数组（等于数据帧列数）。

d = {'c1':[10,10,10,...],'c2':[100,100,100,...],'c3':[1000,1000,1000,...]}

len(d[<allkeys>]) == n >>> True

我想做的是基于行的“属性”的简单数据帧乘法——在本例中是它的索引，但它可能是列中的值。 结果如下：

       0      1      2
i                     
c1    10     80    150
c2   200    900   1600
c1    30    100    170
c3  4000  11000  18000
c2   500   1200   1900
c1    60    130    200
c3  7000  14000  21000

我不想以 DF*DF2 的方式构建第二个数据帧 DF2，因为我没有足够的 RAM，而且这样的数据帧对我来说似乎毫无意义，这意味着它只是数组的重复/lists（如果我错了，请纠正我）。

我考虑过有第二个这样的数据框：

       0     1     2
c1    10    10    10
c2   100   100   100
c3  1000  1000  1000

但是当我执行 DF * DF2 时，索引会以某种方式进行排序，我不知道如何避免这种情况。 结果：

          0         1         2
c1      100       800      1500
c1      300      1000      1700
c1      600      1300      2000
c2    20000     90000    160000
c2    50000    120000    190000
c3  4000000  11000000  18000000
c3  7000000  14000000  21000000

如果您认为有另一种方法可以解决这个问题（不同的数据结构、库等），我们也将不胜感激。

示例代码：

df = pd.DataFrame({0: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],1: [8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], 2: [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]}, index=pd.Index(['c1', 'c2', 'c1', 'c3', 'c2', 'c1', 'c3'], dtype='object', name='i'))
d = {'c1':[10,10,10],'c2':[100,100,100],'c3':[1000,1000,1000]}
df2 = pd.DataFrame.from_dict(d,orient='index')

想法是通过以下方式删除重复索引DataFrame.set_index http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.set_index.html, 乘以DataFrame.mul http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.mul.html按第一级，最后删除第二级DataFrame.reset_index http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reset_index.html:

df1 = (df.set_index(np.arange(len(df)), append=True)
         .mul(df2, level=0)
         .reset_index(level=1, drop=True))
print (df1)
       0      1      2
i                     
c1    10     80    150
c2   200    900   1600
c1    30    100    170
c3  4000  11000  18000
c2   500   1200   1900
c1    60    130    200
c3  7000  14000  21000