Question

直接来自教程，即使在阅读完文档后我也无法理解。

In [14]: df = DataFrame({'one' : Series(randn(3), index=['a', 'b', 'c']),
   ....:                 'two' : Series(randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']),
   ....:                 'three' : Series(randn(3), index=['b', 'c', 'd'])})
   ....: 

In [15]: df
Out[15]: 
        one     three       two
a -0.626544       NaN -0.351587
b -0.138894 -0.177289  1.136249
c  0.011617  0.462215 -0.448789
d       NaN  1.124472 -1.101558

In [16]: row = df.ix[1]

In [17]: column = df['two']

In [18]: df.sub(row, axis='columns')
Out[18]: 
        one     three       two
a -0.487650       NaN -1.487837
b  0.000000  0.000000  0.000000
c  0.150512  0.639504 -1.585038
d       NaN  1.301762 -2.237808

为什么第二行变为0？它是sub - 用0建立吗？

此外，当我使用row = df.ix[0]时，整个第二列变为NaN。为什么呢？

Answer 1

sub表示减去，所以让我们来看看：

In [44]:
# create some data
df = pd.DataFrame({'one' : pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']),
                    'two' : pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']),
                    'three' : pd.Series(np.random.randn(3), index=['b', 'c', 'd'])})
df
Out[44]:
        one     three       two
a -1.536737       NaN  1.537104
b  1.486947 -0.429089 -0.227643
c  0.219609 -0.178037 -1.118345
d       NaN  1.254126 -0.380208
In [45]:
# take a copy of 2nd row
row = df.ix[1]
row
Out[45]:
one      1.486947
three   -0.429089
two     -0.227643
Name: b, dtype: float64
In [46]:
# now subtract the 2nd row row-wise
df.sub(row, axis='columns')
Out[46]:
        one     three       two
a -3.023684       NaN  1.764747
b  0.000000  0.000000  0.000000
c -1.267338  0.251052 -0.890702
d       NaN  1.683215 -0.152565

所以可能令你感到困惑的是，当你指定列数时，会发生什么？＆＃39;作为操作的轴。我们从每一行中减去第二行的值，这就解释了为什么第二行现在变成了全部0＃s。您已经通过的数据是一系列的，我们正在对齐列，因此实际上我们正在对齐列名称，这就是它按行执行的原因<\ n \ n / p>

In [47]:
# now take a copy of the first row
row = df.ix[0]
row
Out[47]:
one     -1.536737
three         NaN
two      1.537104
Name: a, dtype: float64
In [48]:
# perform the same op
df.sub(row, axis='columns')
Out[48]:
        one  three       two
a  0.000000    NaN  0.000000
b  3.023684    NaN -1.764747
c  1.756346    NaN -2.655449
d       NaN    NaN -1.917312

那么为什么我们现在有一个包含所有NaN值的列？这是因为当您使用NaN执行任何运算符函数时，结果为NaN

In [55]:

print(1 + np.NaN)
print(1 * np.NaN)
print(1 / np.NaN)
print(1 - np.NaN)
nan
nan
nan
nan

Answer 2

正在做的是从其列中的所有值中减去第二行中的每个值。也就是说，它取位置<div class="tile-wrapper-test"> <div id="category-text"> <p class="category-content">Smartphones / software</p> </div> <div class="tile-image-test"> <a href="#"><img src="images/wp10.jpg" class="tile-image" name="title" /></a> </div> <div class="title-text-test"> <a href="#" class="title-text">text text text text text text</a> </div> <div id="date-time-text"> <p class="date-time">3 minutes ago.</p> </div> </div> $(document).ready(function () { $(".title-text-test").each(function () { imageWidth = $('.tile-image-test').width(); $(".title-text-test").width(imageWidth); if (imageWidth > 250) { $(".title-text-test").addClass('clr'); } }); });的值并从列＃34中的所有值中减去它;一个＆＃34 ;;它取位置("b", "one")的值并从列＃34中的所有值中减去它;两个＆＃34 ;;它取poisiton ("b", "two")的值，并从列＃34; 3＆＃34;中的所有值中减去它。因此，例如，("b", "three")中的结果为("c", "one")。行中的所有值＆＃34; b＆＃34;是零，因为这是你要减去的行，所以在那一行你从它自己减去它，给出零。

至于问题的第二部分，如果选择第一行，则它包含一个NaN。因此，减法从第二列中的所有值中减去NaN，这也将它们全部变为NaN（因为任何减去NaN的东西都是NaN）。

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2 个答案: