Python | Pandas data frame.sub()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-sub/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。 熊猫data frame sub()函数用于计算数据帧和其他元素的减法。该功能本质上与 data frame-other 相同，但支持替换其中一个输入中缺失的数据。
语法:DataFrame sub(其他，轴='columns '，level=None，fill_value=None) 参数: 其他: Series，data frame，或常量 轴:对于 Series 输入，轴要匹配 级别上的 Series 索引:跨级别广播，匹配传递的 MultiIndex 级别上的索引值 fill_value : 填充现有缺失如果两个相应数据框位置的数据都丢失，结果也将丢失。 返回:结果:数据框
示例#1: 使用 sub()函数将数据帧的每个元素与系列中相应的元素相减。
蟒蛇 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]},
index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
# Print the dataframe
df
让我们创建这个系列
蟒蛇 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the series
sr = pd.Series([12, 25, 64, 18], index =["A", "B", "C", "D"])
# Print the series
sr
让我们使用 dataframe.sub()函数进行减法运算。
蟒蛇 3
# equivalent to df - sr
df.sub(sr, axis = 1)
输出:
示例#2: 使用 sub()函数将数据帧中的每个元素与其他数据帧中的相应元素相减
蟒蛇 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first dataframe
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]},
index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
# Creating the second dataframe
df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5],
"B":[21, 5, 32, 4, 6],
"C":[11, 21, 23, 7, 9],
"D":[1, 5, 3, 8, 6]},
index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
# subtract df2 from df1
df1.sub(df2)
输出:
请注意，数据帧 df1 的每个元素都已被 df2 中的相应元素减去。
