Question

我想从另一个数据帧中减去一行中的所有行。（与一行不同）

有一种简单的方法吗？（如df-df2）

df = pd.DataFrame(abs(np.floor(np.random.rand(3, 5)*10)),
...                 columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df



Out[18]:
   a  b  c  d  e
0  8  9  8  6  4
1  3  0  6  4  8
2  2  5  7  5  6


df2 = pd.DataFrame(abs(np.floor(np.random.rand(1, 5)*10)),
...                 columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df2

   a  b  c  d  e
0  8  1  3  7  5

这是一个适用于第一行的输出，但是我希望其余的行也被删除......

df-df2

    a   b   c   d   e
0   0   8   5  -1  -1
1 NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN

Answer 1

Pandas NDFrames通常尝试对具有匹配索引的项执行操作。 df - df2仅在第一行执行减法，因为0索引行是唯一共享共享索引的行。

您正在寻找的操作看起来更像是使用“广播”执行的NumPy数组操作：

In [21]: df.values-df2.values
Out[21]: 
array([[ 0,  8,  5, -1, -1],
       [-5, -1,  3, -3,  3],
       [-6,  4,  4, -2,  1]], dtype=int64)

将结果打包到DataFrame中：

In [22]: pd.DataFrame(df.values-df2.values, columns=df.columns)
Out[22]: 
   a  b  c  d  e
0  0  8  5 -1 -1
1 -5 -1  3 -3  3
2 -6  4  4 -2  1

Answer 2

您也可以直接在熊猫中执行此操作。（我使用df2 = df.loc[[0]]）

In [80]: df.sub(df2,fill_value=0)
Out[80]: 
   a  b  c  d  e
0  0  0  0  0  0
1  7  6  0  7  8
2  4  4  3  6  2

[3 rows x 5 columns]

Answer 3

或者你可以简单地在df的所有行上使用apply函数。

df3 = df.apply(lambda x: x-df2.squeeze(), axis=1)
# axis=1 because it should apply to rows instead of columns
# squeeze because we would like to substract Series

pandas使用另一个数据帧中的行减去Dataframe

3 个答案: