将向量减去数据帧的每一行

Question

我的数据框如下所示：

fruits = pd.DataFrame({'orange': [10, 20], 'apple': [30, 40], 'banana': [50, 60]})


   apple  banana  orange
0     30      50      10
1     40      60      20

我有这个载体（它也是一个数据帧）

sold = pd.DataFrame({'orange': [1], 'apple': [2], 'banana': [3]})

   apple  banana  orange
0      2       3       1

我想将此向量减去初始数据帧的每一行，以获得看起来像这样的数据框

   apple  banana  orange
0   28.0    47.0     9.0
1   38.0    57.0     19.0

我试过了：

print fruits.subtract(sold, axis = 0)

输出

   apple  banana  orange
0   28.0    47.0     9.0
1    NaN     NaN     NaN

它仅适用于第一行。我可以创建一个填充每行向量的数据框。有没有更有效的方法来减去这个向量？我不想使用循环。

Answer 1

使用squeeze将df转换为系列并传递axis=1：

In [6]:
fruits.sub(sold.squeeze(), axis=1)

Out[6]:
   apple  banana  orange
0     28      47       9
1     38      57      19

转换是必要的，因为dfs之间的设计算术运算将在索引和列上对齐，通过传递一个Series，这允许您从df中的每一行中减去另一个df中的行。

Answer 2

尝试：

fruits.sub(sold.iloc[0, :])

您之前尝试的内容无效，因为sold是一个数据框，减法会尝试对齐columns和index。 sold.iloc[0, :]位于第一行，因此系列将按预期工作。