我有两个数据框架，一个是投资组合权重，每行是一个投资组合，另一个是按日期列出的证券回报率列表，换句话说，每个证券的回报率时间序列，两者都有相同的列，即证券，顺序相同。
我想将证券数据框乘以投资组合数据框的每一行，并根据相乘后的值（即权重 * 日期值）为每个投资组合创建一个新的数据框，然后将新数据框中的每一列相加，并使用该值创建一个投资组合时间序列。
我试着找到解决这个问题的方法，比如在一个循环中用一个乘另一个，但是我没有成功。
这是我测试过的一个例子。

#for loop to create time series for tested portfolios

x = 0

portfolios_time_series = pd.DataFrame()

for x in portfolios_df:
    portfolio_underlying_returns = security_returns_df.multiply(portfolios_df.iloc[x]) 
    portfolios_time_series = portfolios_time_series.append(portfolio_underlying_returns.sum(axis=1))

如果投资组合是这样的：

证券是这样的：

然后，应在循环中创建两个新的 Dataframe （如果循环是最佳解决方案），如下所示：

然后，投资组合的最终时间序列 Dataframe 应该是这样的：