减去DataFrame的最佳方法

Question

我有以下两个DataFrame：

d1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[10,20,30]})
   A   B
0  1  10
1  2  20
2  3  30

d2 = pd.DataFrame({'A':[1,3,2],'B':[10,20,30]})
   A   B
0  1  10
1  3  20
2  2  30

我想将这两个DataFrame d1 - d2减去，得到预期结果：

   A   B
0  1  0
1  3  -10
2  2  10

做到这一点的最佳方法是什么？ 有人可以帮我吗？

Answer 1

方法1 ：

使用sort_values和reset_index分配索引：

d2['B'] = d1['B'] - d2.sort_values('A')['B'].reset_index(drop=True)

---

方法2 ：

或者将numpy.array与to_numpy一起使用，这样我们可以在排序后忽略索引中的未分配：

d2['B'] = d1['B'] - d2.sort_values('A')['B'].to_numpy()

---

方法3 ：

我们还可以将map的{​​{1}}列A到d1，这样就可以消除两个数据帧中的d2列：

B

输出

d2['B'] = d2['B'] - d2['A'].map(d1.set_index('A')['B'])

Answer 2

我们也可以使用DataFrame.merge：

d2['B']=d2.merge(d1,on='A').diff(-1,axis=1)['B_x']
print(d2)

   A     B
0  1   0.0
1  3 -10.0
2  2  10.0

Answer 3

您可以将每个数据帧的set_index依次复制到A和reset_index：

d2['B'] = (d1.set_index('A') - d2.set_index('A')).reset_index(drop=True)

print(d2)

输出：

   A   B
0  1   0
1  3 -10
2  2  10