我想减去浮点数的两个相关矩阵,但我不断得到NaNs。每个矩阵都是使用df.corr()
创建的。 DF:
x_general y_general z_general aa_general \
x_general inf 0.638997 0.200524 -0.224471
y_general 0.638997 inf 0.535362 0.210129
z_general 0.200524 0.535362 inf 0.431792
aa_general -0.224471 0.210129 0.431792 inf
bb_general 0.414017 0.413694 0.633447 -0.057247
bb_general
x_general 0.414017
y_general 0.413694
z_general 0.633447
aa_general -0.057247
bb_general inf
DF2:
x_precise y_precise z_precise aa_precise \
x_precise inf 0.751819 0.468187 0.136465
y_precise 0.751819 inf 0.713816 0.182763
z_precise 0.468187 0.713816 inf 0.359914
aa_precise 0.136465 0.182763 0.359914 inf
bb_precise 0.489676 0.584030 0.805913 -0.066681
bb_precise
x_precise 0.489676
y_precise 0.584030
z_precise 0.805913
aa_precise -0.066681
bb_precise inf
它们大小相同但标题不同。我可以正常运行df['x_general']-1
和df2['x_general']-1
。
但如果我尝试df['x_general']-df2['x_general']
我会得到NaNs,我无法弄清楚原因。
答案 0 :(得分:2)
熊猫的美丽在于指数与你对齐。如果要忽略索引,请使用values
属性。
df1 - df2.values