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pandas如何實(shí)現(xiàn)兩個(gè)dataframe相減

 更新時(shí)間:2024年02月02日 10:01:25   作者:達(dá)達(dá)愛吃肉  
這篇文章主要介紹了pandas如何實(shí)現(xiàn)兩個(gè)dataframe相減方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

pandas實(shí)現(xiàn)兩個(gè)dataframe相減

方式一

a=np.array([['北京','北方','一線','非沿海'],['杭州','南方','二線','非沿海'],['深圳','南方','一線','沿海'],['煙臺(tái)','北方','三線','沿海']])
df1=pd.DataFrame(a,index=[1,2,3,4],columns=['城市','地理','級(jí)別','是否沿海'])

    城市    地理    級(jí)別    是否沿海
1    北京    北方    一線    非沿海
2    杭州    南方    二線    非沿海
3    深圳    南方    一線    沿海
4    煙臺(tái)    北方    三線    沿海

假如我們把一線城市的信息拿出來

city_level_1_data = df1[df1['級(jí)別'].isin(['一線'])]

現(xiàn)在我們想直接拿到df1中除了city_level_1_data的全部數(shù)據(jù)

    城市    地理    級(jí)別    是否沿海
1    北京    北方    一線    非沿海
3    深圳    南方    一線    沿海

# 我們能想到的怎么做呢
df1 - city_level_1_data

上述當(dāng)然是不行的,我們只能再想個(gè)辦法。

city_level_1_index = city_level_1_data.index.to_list()

[1, 3]

找到city_level_1_data 的索引就好辦了

df1[~df1.index.isin(city_level_1_index)]
    城市    地理    級(jí)別    是否沿海
2    杭州    南方    二線    非沿海
4    煙臺(tái)    北方    三線    沿海

DataFrame中兩列數(shù)據(jù)相減代碼

使用pandas庫,可以這樣做:

import pandas as pddf['new_column'] = df['column1'] - df['column2']

其中df是數(shù)據(jù)框,'column1'和'column2'是原始列名,'new_column'是新列名。

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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