Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。
Pandas dataframe.rsub()
函数用于查找数据帧和其他逐元素的减法(二进制运算符rfloordiv)。此函数与其他 DataFrame 基本相同,但支持替换其中一个输入中的丢失数据。
用法:DataFrame.rsub(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
参数:
other: Series, DataFrame, or constant
axis: For Series input, axis to match Series index on
level:Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level
fill_value:Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.
返回值:结果:DataFrame
范例1:采用rsub()
函数将系列的每个元素减去列轴上 DataFrame 中的相应值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]},
index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
# Print the dataframe
df
让我们创建系列
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the series
sr = pd.Series([12, 25, 64, 18], index =["A", "B", "C", "D"])
# Print the series
sr
让我们使用dataframe.rsub()
函数减去系列中的每个元素与数据帧中的相应元素。
# equivalent to sr - df
df.rsub(sr, axis = 1)
输出:
范例2:采用rsub()
函数将 DataFrame 中的每个元素与其他 DataFrame 中的相应元素相减
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first dataframe
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
"B":[3, 2, 4, 3, 4],
"C":[2, 2, 7, 3, 4],
"D":[4, 3, 6, 12, 7]},
index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
# Creating the second dataframe
df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5],
"B":[21, 5, 32, 4, 6],
"C":[11, 21, 23, 7, 9],
"D":[1, 5, 3, 8, 6]},
index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
# Print the first dataframe
print(df1)
# Print the second dataframe
print(df2)
让我们表演df2 - df1
# subtract df1 from df2
df1.rsub(df2)
输出:
相关用法
- Python pandas.map()用法及代码示例
- Python Pandas Series.str.len()用法及代码示例
- Python Pandas.factorize()用法及代码示例
- Python Pandas TimedeltaIndex.name用法及代码示例
- Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例
- Python Pandas Series.between()用法及代码示例
- Python Pandas DataFrame.where()用法及代码示例
- Python Pandas Series.add()用法及代码示例
- Python Pandas.pivot_table()用法及代码示例
- Python Pandas Series.mod()用法及代码示例
- Python Pandas Dataframe.at[ ]用法及代码示例
- Python Pandas Dataframe.iat[ ]用法及代码示例
- Python Pandas.pivot()用法及代码示例
- Python Pandas dataframe.mul()用法及代码示例
- Python Pandas.melt()用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.rsub()。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。