Question

我正在尝试从DataFrame的行中所有在list中具有匹配索引的列中减去1。

例如，如果我有一个像这样的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'AMOS Admin': [1,1,0,0,2,2], 'MX Programs': [0,0,1,1,0,0], 'Material Management': [2,2,2,2,1,1]})

print(df)
       AMOS Admin  MX Programs  Material Management
0           1            0                    2
1           1            0                    2
2           0            1                    2
3           0            1                    2
4           2            0                    1
5           2            0                    1

我想从索引在[2，3]中的所有列中减去1，以便最终结果是：

    AMOS Admin  MX Programs  Material Management
0           1            0                    2
1           1            0                    2
2          -1            0                    1
3          -1            0                    1
4           2            0                    1
5           2            0                    1

我找不到创建此系列的方法：

sr = pd.Series([1,1], index=['2', '3'])
print(sr)
2    1
3    1
dtype: int64

但是，按照this question应用子方法会导致DataFrame的所有NaN和新行都位于底部。

    AMOS Admin  MX Programs Material Management
0   NaN         NaN         NaN
1   NaN         NaN         NaN
2   NaN         NaN         NaN
3   NaN         NaN         NaN
4   NaN         NaN         NaN
5   NaN         NaN         NaN
2   NaN         NaN         NaN
3   NaN         NaN         NaN

任何帮助将不胜感激。

谢谢，胡安

Answer 1

与reindex一起使用sr，然后使用values减去

df.loc[:]=df.values-sr.reindex(df.index,fill_value=0).values[:,None]
df
Out[1117]: 
   AMOS Admin  MX Programs  Material Management
0           1            0                    2
1           1            0                    2
2          -1            0                    1
3          -1            0                    1
4           2            0                    1
5           2            0                    1

Answer 2

如果您想做的是特定的，为什么不这样做：

df.loc[[2, 3], :] = df.loc[[2, 3], :].subtract(1)

当索引匹配时，通过系列中的值减去数据帧行中的所有列

2 个答案: