Python Pandas Series.subtract()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.subtract()函数本质上执行系列和其他逐元素的减法(二进制运算符sub)。相当于series - other，但支持用fill_value代替输入之一中的丢失数据。

用法： Series.subtract(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

范例1：采用Series.subtract()函数从元素系列的给定Series对象中减去标量。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.subtract()函数以标量元素为单位执行级数的减法。

# subtract all the elements of the  
# series by 10 
sr.subtract(10)

输出：

从输出中可以看到，Series.subtract()函数已成功将给定Series对象的所有元素减去10。请注意，尚未对缺失值执行减法。

范例2：采用Series.subtract()函数从元素系列的给定Series对象中减去标量。还将丢失的值替换为100。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.subtract()函数以标量元素为单位执行级数的减法。我们将序列对象中的缺失值替换为100。

# subtract all the elements of the  
# series by 10 and also fill 100 at 
# the place of missing values. 
sr.subtract(10, fill_value = 100)

输出：

从输出中可以看到，Series.subtract()函数已成功将给定Series对象的所有元素减去10。请注意，我们如何在缺失值的位置替换100。