Python Pandas dataframe.sub()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.sub()函數用於查找數據幀和其他逐元素的減法。此函數與執行 dataframe - other 但支持替換其中一個輸入中的丟失數據。

用法：DataFrame.sub(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)

參數：
other:係列，DataFrame或常量
axis:對於係列輸入，軸與係列索引匹配
level:在一個級別上廣播，在傳遞的MultiIndex級別上匹配Index值
fill_value:在計算之前，請使用此值填充現有的缺失(NaN)值以及成功完成DataFrame對齊所需的任何新元素。如果兩個對應的DataFrame位置中的數據均丟失，則結果將丟失。

返回：結果：DataFrame

範例1：采用sub()函數用於將 DataFrame 中的每個元素與一係列相應元素相減。

# 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

讓我們創建係列

# 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

讓我們使用dataframe.sub()減法函數。

# equivalent to df - sr 
df.sub(sr, axis = 1)

輸出：

範例2：采用sub()函數將 DataFrame 中的每個元素與其他 DataFrame 中的相應元素相減

# 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"]) 
  
# subtract df2 from df1 
df1.sub(df2)

輸出：

注意，數據幀df1的每個元素已與df2中的相應元素相減。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.sub()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。