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Vasyl Kolomiets
Asked:2022-08-24 18:15:05 +0000 UTC2022-08-24 18:15:05 +0000 UTC

从数据框中减去一列

  • 772

有一个数据框

df = pd.DataFrame({
    'a':(1,2,3,2.003),
    'b':(2,2,6,1.993),
    'f':(2.5,2,6,2.0),
    'flag':(False,False,False,False),
})
df

       a      b    f   flag
0  1.000  2.000  2.5  False
1  2.000  2.000  2.0  False
2  3.000  6.000  6.0  False
3  2.003  1.993  2.0  False

你可以和他一起做。

df[['a','b']]
       a      b
0  1.000  2.000
1  2.000  2.000
2  3.000  6.000
3  2.003  1.993

所以。

df[['a','b']] - 2

       a      b
0 -1.000  0.000
1  0.000  0.000
2  1.000  4.000
3  0.003 -0.007

但是列减法却意外的吓人

df[['a','b']] - df.f
Out[31]: 
    a   b   0   1   2   3
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN

我期望有两列，第三列的元素被逐个元素地减去。怎么了？

python

2 个回答

  1. Best Answer

    轴指定

    df[['a','b']].sub(df.f,axis=0)

a   b
0   -1.500  -0.500
1   0.000   0.000
2   -3.000  0.000
3   0.003   -0.007
    • 4

  2. 好吧，在你回答之后，我找到了一个更清晰的选择——当然，根据我的口味。但沉默Pandas对我来说似乎不合逻辑。需要前后转置：

    (df[['a','b']].T - df.f).T

    使用 . 给出与您的变体相同的结果.sub()。我想知道是什么导致了这种奇怪的愿望，不是按列，而是按行？什么是让我无法理解的常识？
    毕竟Pandas，这一切都是关于列的，不是吗？

    顺便说一句，直接方法调用的变体 .sub() 有些快，但从根本上说并不快： 在此处输入图像描述

    但是，正如@Guamokolatokint指出的那样，在更高的维度上，双重转置非常耗时。

    • 0

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